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opus-mt-en-ca

transformer-align架构的英语-加泰罗尼亚语机器翻译模型

opus-mt-en-ca是基于transformer-align架构的英语-加泰罗尼亚语机器翻译模型。该模型利用OPUS数据集训练,经过normalization和SentencePiece预处理。在Tatoeba测试集上,模型达到47.2的BLEU分数和0.665的chr-F分数。模型采用Apache-2.0开源许可证,支持从英语翻译到加泰罗尼亚语。提供原始权重和测试集译文下载,方便评估模型性能和进行深入分析。

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。
TransnormerLLM - 使用线性注意力机制的大规模语言模型
GithubTransNormerLLM大语言模型开源项目模型权重线性注意力机制高质量语料库
TransNormerLLM是一种高效的大规模语言模型,使用线性注意力机制,优于传统的软注意力模型。该模型训练于高质量语料库,包含1.4万亿个词元,支持中文、英语和多语言基准测试,在多领域表现出色。提供385M、1B和7B参数版本,开放给学术研究,商用需申请许可。
OFA - 多任务优化的跨模态序列到序列预训练模型
GithubOFA图像字幕多模态开源项目文本生成预训练模型
OFA是一个支持中文和英文的序列到序列预训练模型,整合了跨模态、视觉和语言任务,支持微调和提示调优。其应用包括图像描述、视觉问答、视觉定位、文本生成和图像分类等。项目提供了详细的预训练和微调步骤、检查点和代码示例,以及在Hugging Face和ModelScope上的在线演示和Colab笔记本下载。欢迎社区参与改进和开发。
TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型
BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目
此项目实现了多种Transformer架构,包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型,旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法,当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。
LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能,支持多语言微调和翻译
GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调
LLaMa2lang提供便捷脚本,微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型,将数据集OASST1翻译为目标语言,进行数据集成和细调,并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法,进一步提升模型回答质量,兼容多个基础模型与翻译架构。
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。
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。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
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。
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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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