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基于Transformer架构的加泰罗尼亚语-英语机器翻译模型

该模型采用transformer-align架构,实现加泰罗尼亚语到英语的翻译功能。模型使用normalization和SentencePiece进行预处理,在Tatoeba测试集达到51.4 BLEU评分。作为OPUS项目的组成部分,模型开放训练权重下载及测试评估数据,可用于加泰罗尼亚语-英语的自动翻译场景。

TransformerEngine - 用于在 NVIDIA GPU 上加速 Transformer 模型的库
FP8GithubHopper GPUNVIDIATransformer Engine开源项目深度学习
Transformer Engine是NVIDIA推出的一个库,专门用于在其GPU上加速Transformer模型。该库支持8位浮点(FP8)精度,使训练和推理性能大幅提升的同时,内存使用降低。TE提供了一系列优化的构建模块和混合精度API,适用于各种流行的深度学习框架,保证精度不受影响。通过与主流大型语言模型库的集成,简化了FP8支持的实现,使Transformer模型的训练和推理更加高效和便捷,适用于多种NVIDIA GPU架构。
whisper - 多语种语音识别与翻译解决方案
GithubOpenAITransformer模型Whisper多语言处理开源项目热门语音识别
Whisper是一个通用语音识别模型,支持多种语言处理任务,如语音翻译和语言识别。该模型基于大规模多样化音频数据集进行训练,利用Transformer技术实现高效的序列到序列学习。用户可以通过简单的命令或Python代码实现快速准确的语音识别与翻译,是一个适用于多种应用场景的强大工具。支持多个模型大小和语言选项,用户可根据需求选择合适的模型。
OpenGPTAndBeyond - 开源类ChatGPT模型的实现与发展概述
ChatGPTGPT-3GithubLLaMA大语言模型开源开源项目
自LLaMA权重泄露和斯坦福小羊驼取得显著成果以来,开源社区对开发ChatGPT级别的大语言模型充满希望。页面详细记录了从复刻到超越的整个过程,包括基础模型、领域模型、训练、推理、多语言支持、多模态技术等各方面的进展。此外,还提供了丰富的开发和实施指导,从数据准备到低成本推理,并介绍了多个著名开源模型如LLaMA、BLOOM、GPT-J等。它是研究者和开发者理解和推进大语言模型开源发展的全面资源。
attention-is-all-you-need-pytorch - PyTorch版Transformer模型,采用自注意力机制
BPEGithubPyTorchTransformer modelWMT 2014 英德翻译开源项目自注意力机制
本项目基于《Attention is All You Need》论文实现了PyTorch版Transformer模型,利用自注意力机制替代传统的卷积和循环结构,在WMT 2014英德翻译任务中表现出色。项目支持模型训练和翻译,部分字节对编码相关部分尚未完全测试,仍在开发中。提供详细的教程,包括数据预处理、模型训练和测试步骤,为用户提供全面指导。
open-text-embeddings - 使用多源模型的OpenAI API兼容文本向量生成工具
GithubLangChainOpenAI APIembeddingsopen-text-embeddingssentence-transformers开源项目
该项目创建了与OpenAI API兼容的文本向量生成端点,支持多种开源句子转换模型,包括BAAI/bge-large-en、intfloat/e5-large-v2、sentence-transformers等。提供详细的本地和云端部署指南,方便用户在多种环境下运行服务器,实现高效查询与存储。用户也可通过Colab在线测试,体验开源文本向量生成的便捷性。
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS,一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络,且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型,其合成语音质量经实验证明优异。同时,项目支持自定义学习模型及策略,包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等,是语音合成研究的理想选择。
BitNet-Transformers - 缩放1-bit大语言模型,提高GPU内存利用率
BitNet-TransformersGithubHuggingfaceLLama(2)Wikitext-103pytorch开源项目
BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构,并通过1-bit权重缩放技术,实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers,显著降低了GPU内存占用,从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度,并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南,为研究者和开发者提供有力支持。
Yi - Yi系列打造领先的开源双语大语言模型
01.AIGithubYi双语大语言模型开源开源项目
Yi项目旨在开发新一代开源双语大语言模型。基于3T多语言语料训练,Yi系列模型在语言理解、常识推理和阅读理解等方面表现优异。Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval排行榜上位居第二,仅次于GPT-4 Turbo。Yi基于Transformer和Llama架构,通过独特的训练数据、流程和基础设施实现了卓越性能。
bob-plugin-openai-translator - OpenAI翻译插件,提供翻译、润色与语法修改功能
ChatGPT APIGithubOpenAI Translator Bob Plugin开源项目文本润色翻译插件语法修改
OpenAI Translator Bob Plugin是一个功能丰富的翻译插件,结合了OpenAI的强大API,支持英语、中文等多种语言的翻译、文本润色和语法校正。适用于macOS的Bob软件,此插件提供了一站式的解决方案,有效替代Grammarly等传统工具。用户只需通过Bob的设置页面更改API设置,即可利用ChatGPT模型的翻译和润色能力。插件支持最新的gpt-3.5-turbo模型,安装便捷,是有效的文本处理工具。
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