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paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2

跨语言句子向量化模型支持聚类和语义检索

模型Github多语言模型开源项目文本嵌入Huggingface语义搜索sentence-transformers自然语言处理

paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2是一个基于sentence-transformers的多语言句子嵌入模型，支持50多种语言。它将句子和段落映射为768维向量，适用于聚类和语义搜索。模型易于使用，通过pip安装即可快速集成。在Sentence Embeddings Benchmark上表现出色，采用XLMRobertaModel和平均池化层结构，可有效处理不同长度的文本输入。

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介绍相关项目
mt-dnn - 多任务深度神经网络在自然语言理解中的最新应用
GithubMT-DNNPyTorch多任务深度神经网络开源项目自然语言理解预训练模型
该项目实现了基于PyTorch的多任务深度神经网络（MT-DNN），主要用于自然语言理解。最新版本添加了语言模型预训练和微调的对抗性训练功能。用户可以使用pip安装或通过Docker快速启动，项目提供详细的训练和微调步骤，支持序列标注和问答任务。此外，项目包含模型嵌入提取和训练加速功能。目前由于政策变化，公共存储解决方案暂不提供。
amd-partial-phonetree-v1 - 融合句子转换器和对比学习的高效文本分类模型
GithubHuggingfaceLogistic回归SetFit句子嵌入少样本学习开源项目文本分类模型
SetFit模型结合sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2，通过高效的少样本学习实现文本分类。模型采用对比学习微调句子转换器和训练LogisticRegression分类头，具有优异的分类性能。支持最大512标记长度，适用于电话语音邮件和电话树分类需求。模型适合需要高效文本分类的研发人员和数据科学家使用。
llm - 大型语言模型CLI工具，支持本地和远程模型
GithubLLMPython库命令行工具开源项目插件模型
一款CLI工具和Python库，用于与大型语言模型交互，支持远程API和本地安装模型。可从命令行运行提示、将结果存储在SQLite中、生成嵌入等。通过插件目录，可访问更多模型。
languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库
GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索
该Python库简化了大语言模型的使用，最低内存需求仅为512MB，确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置，功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等，适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装，在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。
Chinese-Word-Vectors - 多样化中文词向量预训练模型集合
Chinese Word VectorsGithub中文开源项目词向量语义关系语料库
该项目集成了多种中文词向量模型，涵盖稠密和稀疏表示方法，以及词、n-gram、字符等上下文特征。同时提供中文类比推理数据集CA8和评估工具包，便于模型质量评估。这些预训练资源可应用于多种自然语言处理任务，为相关研究和开发工作提供了有力支持。
metavoice-src - 1.2B参数开源TTS模型，支持情感语音合成和跨语言声音克隆
GithubMetaVoice-1BTTS开源开源项目情感语音语音克隆
MetaVoice-1B是一个开源的1.2B参数TTS模型，经过10万小时的语音训练，支持英语情感语音合成和零样本的美式和英式语音克隆（仅需30秒参考音频）。该模型还支持跨语言声音克隆和任意长度文本的语音合成。可通过云端或本地部署使用，并提供Hugging Face和Google Colab的演示。
mindnlp - 开源自然语言处理与大语言模型框架
GithubMindNLPMindSpore大语言模型开源项目自然语言处理预训练模型
MindNLP是一个基于MindSpore的开源自然语言处理库，支持语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析、序列标注和摘要生成等多种任务。该项目集成了BERT、Roberta、GPT2和T5等多种预训练模型，通过类似Huggingface的API简化了使用流程。用户可通过pypi或源代码安装该库，并支持包括Llama、GLM和RWKV在内的大型语言模型的预训练、微调和推理，非常适合研究者和开发人员构建和训练模型。
rwkv-4-169m-pile - RNN与Transformer的高性能结合：高效文本生成
GPUGithubHuggingfaceRWKV人工神经网络开源项目文本生成模型转换脚本
RWKV项目由Bo Peng主导，结合RNN和Transformer的优势，提供强大的LLM性能，支持“无限”上下文长度、快速推理和节省显存。该模型支持并行训练，如GPT，可用于高效文本生成，并提供详细的使用和部署指南。项目中提供的多种硬件运行方案，使得用户能够轻松部署在不同环境中，享有快速且节能的文本生成体验，符合现代AI开发需求。
acge_text_embedding - 高性能中文文本嵌入模型，提升语义相似度和检索效果
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers信息检索开源项目文本嵌入模型语义相似度
acge_text_embedding是一个针对中文自然语言处理优化的文本嵌入模型。该模型在MTEB基准测试中表现优异，尤其在语义相似度计算和信息检索任务上成绩突出。它还在文本分类等多个中文NLP任务中展现出优秀性能，为中文自然语言处理应用提供了高效的文本表示能力。
mgpt - 支持61种语言的多语言生成式预训练模型
GithubmGPT多语言模型开源项目深度学习自然语言处理预训练
mGPT是一个基于GPT-3的多语言模型，覆盖25个语系的61种语言。该模型使用维基百科和C4语料库进行预训练，包含低资源语言。mGPT在语言建模、跨语言自然语言理解和世界知识探测等方面表现出色，上下文学习能力与同期模型相当。项目代码和模型以MIT许可证开源。
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