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distilbart-mnli-12-1

压缩版BART模型用于自然语言推理

Huggingface模型机器学习BARTGithub开源项目自然语言处理模型蒸馏DistilBart-MNLI

distilbart-mnli-12-1是一个用于自然语言推理的压缩版BART模型。该模型采用No Teacher Distillation技术，通过复制bart-large-mnli的交替层并微调，在保持较高准确率的同时大幅减小模型规模。项目提供多个压缩版本，可根据需求选择。此外，项目还提供了详细的自行训练步骤。

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介绍相关项目
llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析
BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型
本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。
sparseml - 神经网络优化工具，简化代码实现高效稀疏模型
GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化
SparseML是开源模型压缩工具包，使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX，并与DeepSparse结合，在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化，兼容主流NLP和CV模型，如BERT、YOLOv5和ResNet-50，实现推理速度和模型大小的显著优化。
mtt-distillation - 合成数据集优化训练性能，广泛适用于多个领域
CIFAR-100CVPR 2022Dataset DistillationGithubImageNetSynthetic Data开源项目
通过匹配训练轨迹实现数据集蒸馏，减少模型训练所需的真实数据集数量并保持高性能。适用于ImageNet等大规模数据集，可生成低支撑的合成数据集和可拼接纹理。项目提供详细的实现步骤和代码，从下载仓库、生成专家轨迹到数据集蒸馏，帮助用户快速开始应用。还提供可视化工具和超参数设置指南，满足不同需求。此方法显著提高了模型训练效率，适合学术研究和工业应用。
ChatLM-mini-Chinese - 小参数中文对话模型，支持低显存预训练，优化SFT和DPO性能
ChatLM-Chinese-0.2BGithubHuggingfaceRLHF优化SFT微调开源项目预训练
ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B，最低4GB显存即可实现预训练，512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集，包括SFT微调和DPO偏好优化，支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架，自实现trainer，支持单机单卡及多卡训练，并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用，为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。
nlp-recipes - 使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发
Azure Machine LearningBERTGithubNLPtransformers开源项目深度学习
该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践，重点关注最新的深度学习方法和常见场景，如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言，特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验，旨在简化开发过程，帮助数据科学家和工程师快速部署AI解决方案。
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。
BitNet - 高效压缩大型语言模型的1比特变压器实现
1比特变换器BitNetGithubPyTorch实现大语言模型开源项目模型压缩
BitNet是一种创新的1比特变压器实现，通过BitLinear层替换标准线性投影，实现大型语言模型的高效压缩。该项目提供PyTorch实现，包含BitLinear、BitNetTransformer和BitAttention等核心组件，支持推理和Hugging Face模型集成。BitNet还探索了视觉任务应用，展现了多模态领域的潜力。项目包括训练脚本、性能基准测试和CUDA优化，为研究人员和开发者提供了全面的工具集。
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。
TextPruner - 使用低成本且无需训练的方法优化预训练语言模型
GithubNLP任务PyTorchTextPruner开源项目模型剪枝预训练语言模型
TextPruner提供低成本且无需训练的方法来优化预训练语言模型，通过减少模型尺寸加快推理速度。兼容多种NLU模型，提供用户友好的接口，支持词汇、Transformer和流水线剪枝。用户可以方便地根据需求自定义配置。详细文档和实验结果支持，帮助用户快速上手并验证性能提升。适用于Python 3.7及以上版本，依赖torch和transformers库。
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