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tiny-random-idefics2

面向测试开发的轻量级Idefics2多模态交互模型

tiny-random-idefics2是一个基于Idefics2架构构建的轻量级模型,集成Mistral文本处理和Idefics2视觉处理功能。通过简化的网络结构设计,包括最小化隐藏层和注意力层,实现了高效的多模态交互能力。该项目基于Transformers框架开发,已开源部署于Hugging Face平台,主要服务于原型验证和功能测试场景。

TinyMistral-248M - 使用小规模数据集进行高效模型预训练
GithubHuggingfaceMistral 7B参数开源项目微调模型评估结果语言模型
TinyMistral-248M基于Mistral 7B模型,参数减少至约2.48亿,专为下游任务微调设计。预训练使用了748.8万个实例,支持文本生成功能,拥有约32,768个token的上下文长度。模型在InstructMix评估中的平均困惑度为6.3,未来将在多数据集上增加训练周期,验证无需大数据集即可进行有效预训练的可能性,并在多个指标测试中表现良好。
TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架
GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练
TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架,提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换,为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备,实现AI能力部署。
TinyCLIP-ViT-8M-16-Text-3M-YFCC15M - 高效压缩CLIP模型的跨模态蒸馏方法
CLIPGithubHuggingfaceTinyCLIP图像分类开源项目模型视觉语言预训练跨模态蒸馏
TinyCLIP是一种创新的跨模态蒸馏方法,专门用于压缩大规模语言-图像预训练模型。该方法通过亲和力模仿和权重继承两项核心技术,有效利用大规模模型和预训练数据的优势。TinyCLIP在保持comparable零样本性能的同时,显著减少了模型参数,实现了速度和精度的最佳平衡。这一技术为高效部署CLIP模型提供了实用解决方案,在计算资源受限的场景下尤其有价值。
MiniCPM-V-2 - 多模态语言模型,支持跨平台高效部署
GithubHuggingfaceMiniCPM-V场景文本理解多模态开源项目模型深度学习视觉问答
MiniCPM-V 2.0是一个多模态大模型,以高效端侧部署和可靠性为特色,支持OCRBench和TextVQA等基准测试。该模型结合RLHF多模态技术,减少幻觉生成,并能处理任意宽高比的高分辨率图像。MiniCPM-V 2.0可在多数GPU和PC上高效运行,拥有中英双语支持,并能够在移动设备上执行,提供多种部署选择。
MiniCPM-V-2_6-GGUF - 使用imatrix量化优化模型性能
GithubHuggingfaceMiniCPM-V-2_6transformers多语言开源项目模型视觉处理量化
项目应用llama.cpp的imatrix量化方法,优化模型的文本性能。提供多种量化文件,适配不同硬件配置,尤其适合低RAM环境。这一技术允许根据系统RAM和GPU VRAM选择合适的模型,实现性能与速度的平衡。支持多模态图像-文本转换和多语言处理,可在LM Studio中运行,为开源社区提供多样化的工具和使用选择。
TestMixtral - Transformers模型卡片生成工具助力AI开发与研究
GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估环境影响
基于Transformers框架开发的模型卡片生成工具,能够标准化记录AI模型的基础特征、应用场景、局限性、训练参数等技术细节。系统化展示包含环境影响评估在内的完整模型信息,为AI开发者与研究人员提供规范的模型文档参考。
whisper-tiny-quiztest - 微型语音识别模型为Quiz测试场景提供精准解决方案
GithubHuggingfaceWhisper Tiny开源项目数据集机器学习模型模型微调语音识别
Whisper Tiny Quiztest是一款基于openai/whisper-tiny模型优化的自动语音识别(ASR)系统,专注于提升quiz测试场景的识别效果。通过在quiztest数据集上的训练,该模型在评估集上实现了55.05%的词错误率(WER)。采用Adam优化器和余弦退火学习率策略,经过1000步训练后,模型性能得到显著提升。作为一个轻量级解决方案,Whisper Tiny Quiztest为Quiz应用提供了高效的语音识别支持。
Cadet-Tiny - 边缘设备上高效运行的小型对话模型
Cadet-TinyGithubHuggingFaceHuggingfaceSODA数据集对话模型开源项目模型边缘推理
Cadet-Tiny是一款小型对话模型,基于SODA数据集训练。它专为边缘计算设备优化,仅需2GB RAM即可运行,适用于诸如Raspberry Pi等资源受限的场景。该模型源自t5-small预训练模型,体积仅为Cosmo-3B模型的2%。通过Google Colab教程,开发者可以探索如何利用此模型进行对话生成,适合应用于对话系统和自动回复场景。
TinyBERT_General_4L_312D - 轻量级自然语言处理模型 提升理解效率
BERT模型压缩GithubHuggingfaceTinyBERTtransformer模型开源项目模型模型蒸馏自然语言理解
TinyBERT_General_4L_312D是一个经过知识蒸馏的轻量级自然语言处理模型。相比原始BERT模型,它的体积减小了7.5倍,推理速度提升了9.4倍,同时保持了竞争性能。该模型在预训练和任务特定学习阶段都应用了创新的Transformer蒸馏技术。TinyBERT为各类自然语言处理任务提供了高效的基础,尤其适用于计算资源受限的应用场景。
whisper-tiny.en - Whisper微调的英文语音识别模型
GithubHuggingfaceWhisper开源项目数据集模型模型训练深度学习语音识别
这是一个基于Whisper-tiny.en模型开发的轻量级语音识别工具,通过Azure数据集训练优化,主要用于英文语音转文本任务。模型采用线性学习率调度和Adam优化器,经过1000步训练后达到44.34%的词错误率。项目采用开源Apache 2.0许可,基于主流深度学习框架开发,便于开发者集成使用。
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