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多层感知器实现n-gram语言模型的开源项目

该项目基于Bengio等人2003年的论文,实现了多层感知器(MLP)作为n-gram语言模型。项目提供C、NumPy和PyTorch三种实现,展示了从底层操作到高级抽象的不同层次。通过对比,突出了PyTorch在Tensor处理、自动微分和深度学习层构建方面的优势。相比传统n-gram模型,此方法以较少参数实现更低验证损失,但训练成本较高。

v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码
GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理
LLM2Vec项目通过简单的三步法,将仅解码的大型语言模型转换为有效的文本编码器。这三步包括启用双向注意力机制、掩蔽下一个词预测和无监督对比学习。经过微调,这个模型能够在文本嵌入、信息检索和句子相似性等自然语言处理应用中取得高效表现。
mixture-of-experts - 稀疏门控专家混合模型的Pytorch实现
GithubPytorchSparsely Gated Mixture of Experts参数开源项目计算语言模型
基于Pytorch实现的稀疏门控专家混合模型,可以在保持计算量不变的情况下大幅增加语言模型的参数量。项目参考了TensorFlow的实现,并进行了增强。还包含ST Mixture of Experts的使用指南,安装和使用示例,以及自定义专家网络的支持。
Pytorch-RNN-text-classification - RNN短文本分类模型 支持多类别高效处理
GithubLSTMPyTorchRNN开源项目短文本分类词嵌入
Pytorch-RNN-text-classification是一个多类别短文本分类模型,基于RNN架构设计。该项目使用Pytorch实现,集成词嵌入、LSTM(或GRU)和全连接层。模型支持GloVe预训练词向量,采用交叉熵损失函数和Adam优化器。通过零填充和PackedSequence技术处理mini-batch,提高训练效率。项目包含数据预处理和训练脚本,方便研究人员快速应用于实际文本分类任务。
xlstm - 提升语言建模性能的创新循环神经网络架构
GithubPyTorchmLSTMsLSTMxLSTM开源项目语言模型
xLSTM是一种创新的循环神经网络架构,通过指数门控和新型矩阵内存技术,克服了传统LSTM的局限性,显著提升语言建模性能。与Transformer和状态空间模型相比表现出色。该模型基于PyTorch开发,适用于CUDA环境,提供详细的安装指南和使用示例,便于集成到现有项目中。
llama3-8B-usenet-merged - 高效NLP模型潜力与使用指南
GithubHuggingfacetransformers偏见开源项目模型语言处理限制
探讨使用transformers库的NLP模型,通过环境影响分析及初学者指南,了解其应用潜力及可能的偏见与限制。
Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
nlp - NLP基础知识与应用案例介绍
GithubNLPfasttext开源书籍开源项目机器学习自然语言处理
介绍自然语言处理(NLP)的基础知识和实际应用,包括常用数据集、机器学习模型评价方法、词袋模型、TFIDF、Word2Vec、Doc2Vec等技术,以及多层感知机、fasttext和LDA在文档分类和主题建模中的应用。还展示了对美食评语的情感分析,说明了NLP在文本理解与安全领域的重要性。此外,还介绍了一本开源NLP入门书籍的写作和更新过程,适合想深入了解NLP技术的读者。
llama3.np - 轻量级NumPy实现的Llama 3语言模型
AI实现GithubLlama 3模型NumPyllama3.np开源项目深度学习
llama3.np是一个基于NumPy的Llama 3模型实现。该项目使用Andrej Karpathy的stories15M模型,提供详细的英文文档和CUDA版本。用户可通过Python命令生成文本。项目包含学术引用指南,并致谢相关库和工具贡献者。作为轻量级实现,llama3.np为研究人员和开发者提供了易于理解和使用的Llama 3模型。
llm-jp-1.3b-v1.0 - 大规模语言模型支持多语言和多种编程语言
GithubHuggingfaceLLM-jp大型语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理训练数据
此大规模语言模型由日本研发,支持多语言(含日语和英语)及多编程语言。采用Transformer架构,经过预训练和指令调优,适用于多种自然语言处理任务。模型在多个硬件和软件环境中优化,包括使用Megatron-DeepSpeed和TRL,可用于生成自然语言文本,应用广泛,性能优异。
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