distilbert-base-uncased-CoLA

DistilBERT模型在CoLA任务上的微调与应用

Huggingface 模型机器学习数据集模型微调 Github 开源项目自然语言处理 TextAttack

本项目展示了基于TextAttack框架的distilbert-base-uncased模型在CoLA（语言可接受性语料库）任务上的微调过程。模型经过5轮训练，批量大小为64，学习率为3e-05，最大序列长度为128。在第2轮训练后，模型在评估集上达到了82.36%的最佳准确率。该项目为研究者提供了一个在特定NLP任务上高效应用BERT变体模型的实例。

Github

Huggingface

介绍相关项目

awesome-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南，包括教程、工具与最佳实践

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本页面汇总了微调大语言模型（如GPT、BERT、RoBERTa）的全面资源，适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践，为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导，提升模型表现，优化工作流程。

Use-LLMs-in-Colab - 如何在Colab中集成及优化各类大语言模型的指南

AutoGPTChatGenTitleGithubLLMLangChainMiniGPT-4开源项目

本指南详细介绍如何在Google Colab上使用和集成多种大语言模型(LLMs)，如AutoGPT、ChatGenTitle、GroundedSAM、MiniGPT-4、LangChain等流行模型。提供了丰富的链接和实际案例，帮助研究人员和开发者优化、部署和评估这些模型，提高使用效率。

transformers-tutorials - Transformers模型在自然语言处理中的应用教程

BERTGithubHugging FaceNLPPyTorchTransformers开源项目

本项目提供了关于如何使用Transformers模型在自然语言处理任务中进行精细调优的详细教程，包括文本分类、情感分析、命名实体识别和摘要生成等案例。教程旨在帮助用户掌握应用最新NLP技术的技巧，并提供配套的Python代码示例和工具指南。

LongLoRA - 探索大规模长上下文语言模型的高效训练与实用应用

GithubLLaMA2LoRALongAlpaca开源项目深度学习长上下文语言模型

LongLoRA项目开发了一种高效微调方法，处理大型长上下文语言模型，涵盖了从7B至70B的各种模型规模和LongAlpaca-12k实验性数据集。项目支持多种微调方式，在基凊测试中验证了模型性能，技术可应用于多种NLP任务，助力复杂语言处理。实现显著性能优势，为企业和研究人员在从机器翻译到自动摘要等NLP任务中提供了有效的解决方案。

florence2-finetuning - 视觉语言模型的高效微调实现

Florence-2Github分布式训练开源项目微调微软视觉语言模型

本项目展示了Florence-2模型的微调方法。Florence-2是一个基础视觉语言模型，特点是模型小且性能强。项目包含模型安装、数据准备和代码修改说明，并提供单GPU及分布式训练脚本。这些工具可用于Florence-2的特定任务训练，适用于各种计算机视觉和视觉语言任务。

MachineLearning-DeepLearning-Code-for-my-YouTube-Channel - 自然语言处理和深度学习模型微调开源代码合集

GithubYouTube频道开源项目机器学习模型微调深度学习自然语言处理

本项目汇集了自然语言处理和深度学习模型微调的开源代码，涵盖多种模型如Mistral、Falcon、DeBERTa和BERT，应用场景横跨Amazon评论数据集、Kaggle竞赛和跨语言命名实体识别等。项目内容适合从初学者到专业研究人员，提供前沿技术和最佳实践，帮助提升模型性能和解决实际问题。通过详尽的代码注释和YouTube视频，用户可以清晰理解复杂概念和操作步骤，高效掌握深度学习技巧。

LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南

Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化

本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。

beto - 西班牙语BERT模型：BETO

BERTBETOGithub开源项目模型西班牙语语料库

此页面介绍了一个基于大型西班牙语语料库训练的BERT模型BETO，提供无区分大小写和区分大小写的Tensorflow和Pytorch版本。BETO应用全词掩蔽技术，在多项西班牙语基准测试中表现优异，并与多语言BERT及其他模型进行了对比。用户可以在HuggingFace Model Repository下载BETO模型，并通过HuggingFace Transformers库轻松使用。此外，页面还包含示例代码和引用信息。

BERT-Relation-Extraction - 改进BERT模型在关系抽取任务中的应用与效果分析

ALBERTBERTGithubPython关系抽取开源项目预训练

该项目实现了ACL 2019论文《Matching the Blanks: Distributional Similarity for Relation Learning》的PyTorch开源版本，涵盖BERT、ALBERT和BioBERT三种模型。项目提供预训练和微调方法，并通过SemEval 2010任务8和FewRel数据集验证了模型在关系抽取任务中的表现。

LoRA - 大型语言模型的低秩适配方法与参数节省

DeBERTaGLUEGPT-2GithubLoRARoBERTa开源项目

LoRA通过低秩分解矩阵实现大型语言模型的低秩适配，减少了训练参数数量，实现高效的任务切换和存储节省。它在GLUE基准测试中的表现与完全微调相当或更好，同时显著降低了参数需求。LoRA支持RoBERTa、DeBERTa和GPT-2等模型，并已集成到Hugging Face的PEFT库中，提供了便捷的适配解决方案。

项目侧边栏1

项目侧边栏2

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