luke-base

语言理解与知识嵌入相结合的LUKE模型

实体类型化问题解答开源项目模型 Github Huggingface 命名实体识别关系分类 LUKE

LUKE-base是一个基于Transformer的预训练模型，专注于语言和实体理解，利用实体感知的自注意力机制，在多项NLP任务中表现优异。该模型具有12个隐藏层、253M参数，并以2018年Wikipedia数据训练。如需更多信息，请参阅官方库。

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Huggingface

介绍相关项目

bert-large-uncased - 大规模无大小写区分BERT自然语言处理预训练模型

BERTGithubHuggingface开源项目掩码语言模型模型深度学习自然语言处理预训练模型

bert-large-uncased是基于大规模英文语料预训练的自然语言处理模型。通过掩码语言建模和下一句预测任务,模型学习了双向语言表示。它拥有24层结构、1024维隐藏层和16个注意力头,总计336M参数。该模型适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调,也可直接用于掩码填充或作为特征提取器。

switch-base-128 - 探索语言模型优化与参数缩放的最新进展

GithubHuggingfaceSwitch Transformers专家开源项目模型混合专家蒙面语言建模语言模型

Switch Transformers采用专家混合（MoE）模型架构，针对掩码语言模型（MLM）任务进行训练。该模型使用稀疏多层感知器层取代传统的前馈层，提升了训练效率。在Colossal Clean Crawled Corpus上完成了高达万亿参数的预训练，表现出优于T5的微调效果，并实现了相较于T5-XXL模型的四倍加速，适合需要高效语言模型的应用。

repeat - 开源自然语言处理库

GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理

Transformers是一个开源的自然语言处理库，提供了多种预训练模型和工具。该库支持文本分类、命名实体识别和机器翻译等任务，具有良好的文档支持和定期更新特性。研究人员和开发者可以使用Transformers构建和部署NLP应用。

bert-base-multilingual-cased - BERT多语言预训练模型覆盖104种语言

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bert-base-multilingual-cased是基于104种语言Wikipedia数据预训练的BERT模型。通过掩码语言建模和下一句预测实现自监督学习，可用于微调多种NLP任务。该模型支持多语言处理，适用于序列分类、标记分类和问答等应用，为NLP研究和开发提供了强大的多语言基础。

Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型适用于多种NLP任务

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Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。

nli-distilroberta-base-v2 - sentence-transformers模型实现句子向量化和语义分析

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nli-distilroberta-base-v2是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，将文本映射到768维向量空间。该模型适用于聚类、语义搜索等任务，使用简单且效果出色。它支持通过几行代码生成句子嵌入，为自然语言处理提供了有力工具。

blip-image-captioning-base - BLIP框架打造的先进图像描述生成模型

BLIPGithubHuggingface图像字幕图像理解多模态开源项目模型视觉语言预训练

blip-image-captioning-base是基于BLIP框架的图像描述生成模型，在COCO数据集上预训练。模型适用于条件和无条件图像描述任务，在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等视觉语言任务中表现优异。它具有出色的泛化能力，可零样本迁移至视频语言任务。支持CPU和GPU运行，包括半精度模式，为开发者提供高效的图像描述生成工具。

transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理

GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理

探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。

OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步

AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理

OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列，旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练，采用先进的Transformer结构，实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力，适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估，且提供多种数据检查点，方便研究与开发。该项目得到多家机构支持，并在多个主要AI任务中表现优异。

galactica-1.3b - 基于Transformer的科学应用语言模型探索

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GALACTICA是针对科学任务的Transformer框架模型，支持引文预测、科学问答等。主要供研究者与开发者使用，提供优秀的科学工具制作基础，但需注意潜在幻觉与偏见。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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