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bert-base-japanese-v2

日语BERT预训练模型:全词屏蔽和Unidic分词

bert-base-japanese-v2是基于日语维基百科预训练的BERT模型,采用unidic-lite词典和全词屏蔽策略。模型架构包含12层、768维隐藏状态和12个注意力头。它结合MeCab和WordPiece算法进行分词,词表大小为32768。模型在512个token实例上进行了100万步训练,耗时约5天。该模型适用于多种日语自然语言处理任务,为研究人员和开发者提供了强大的日语语言理解工具。

bpemb - 基于BPE技术的多语言预训练子词嵌入,用于自然语言处理
BPEmbByte-Pair EncodingGithub子词嵌入开源项目神经网络自然语言处理
BPEmb使用Byte-Pair Encoding (BPE)技术,为275种语言提供训练好的子词嵌入,训练数据来自Wikipedia。该项目为神经网络在自然语言处理任务中提供输入。用户可以通过pip安装BPEmb,并自动下载所需的嵌入和SentencePiece模型。BPEmb支持子词分段和预训练子词嵌入,适用于多种语言处理任务,具有多种词汇表大小选择,以满足不同应用需求。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色,支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
bert4torch - 基于PyTorch开发的自然语言处理工具
Githubbert4torch功能开源项目快速上手模型预训练权重
bert4torch是一个基于PyTorch开发的自然语言处理工具。支持包括BERT、RoBERTa、GPT在内的多种预训练模型,适用于广泛NLP任务。提供丰富示例及详尽文档,助力快速实施项目。特包高级功能如大模型推理,极致满足专业需求,是NLP领域的首选工具库。
jtokkit - 专为OpenAI模型设计的Java分词库,提供便捷的API,支持多种编码和解码算法
GithubJTokkitJavaOpenAItokenizer开源项目自然语言处理
JTokkit是一个专为OpenAI模型设计的Java分词库,提供便捷的API,支持多种编码和解码算法如r50k_base和cl100k_base。该库无依赖,兼容Java 8及以上版本,并具备高效性能。用户可以通过Maven或Gradle轻松安装,并支持自定义编码算法。使用JTokkit,开发者能够轻松进行自然语言处理任务中的文本分词和令牌计算。
UER-py - 自然语言处理的开源预训练工具包
BERTGithubNLP任务UER-py开源项目模型微调预训练模型
UER-py是一个为自然语言处理任务设计的预训练和微调工具包,支持多种预训练模型以优化下游任务表现。项目强调模块化设计,并提供可扩展接口,支持单GPU及多GPU配置。
wikipedia2vec - 高效获取维基百科词语和实体嵌入的开源工具
GithubPyPIWikipedia2Vec实体嵌入开源项目自然语言处理词嵌入
Wikipedia2Vec是一款由Studio Ousia开发和维护的工具,用于从维基百科中获取词语和实体的嵌入表示。通过简单命令和现成的维基百科数据,能够同步学习词语和实体嵌入,并将相似词语和实体映射到连续的向量空间中。该工具实现了传统的skip-gram模型,并扩展了实体嵌入功能,支持多语言的预训练嵌入下载,可应用于实体链接、命名实体识别、问题回答和文本分类等多种任务。详细信息及使用文档可在官方网站获取。
DeepSeek-V2 - 兼顾效率与经济性的大规模混合专家语言模型
DeepSeek-V2Github大语言模型开源项目混合专家模型自然语言处理预训练模型
DeepSeek-V2是一款基于专家混合(MoE)架构的大规模语言模型,总参数量达2360亿,每个token激活210亿参数。相较于DeepSeek 67B,该模型在提升性能的同时,显著降低了训练成本和推理资源消耗。DeepSeek-V2在多项标准基准测试和开放式生成任务中表现优异,展现了其在多领域的应用潜力。
YAYI2 - 中科闻歌研发的多语言开源大模型
GithubYAYI2-30B中文预训练多语言大语言模型开源开源项目性能提升
YAYI 2,由中科闻歌研发,30B参数的多语言开源大模型。采用超过2万亿Tokens的多语言语料进行预训练,通过百万级指令和人类反馈强化学习微调,极大提升其在多领域的应用效率。现开源YAYI2-30B,助力全球中文AI技术的创新与进步。
swift-coreml-transformers - 实现GPT-2和BERT等Transformer模型
CoreMLGithubSwiftTransformers开源项目模型转换自然语言处理
swift-coreml-transformers项目提供了GPT-2、DistilGPT-2、BERT和DistilBERT等Transformer模型的Swift Core ML实现。项目包括预训练模型、转换脚本、分词器实现和演示应用。开发者可在iOS设备上部署这些自然语言处理模型,实现文本生成和问答功能。该开源项目展示了如何将先进NLP技术应用于移动设备。
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