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法语到英语神经机器翻译模型概述

OPUS-MT项目中的法英翻译模型,基于Marian NMT框架训练,通过Huggingface的transformers库转换为pyTorch模型,具有优秀的BLEU评分。模型支持多种数据集,使用SentencePiece进行分词,适用于多种翻译任务,适合学术研究及实际应用。

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。
fairseq - 序列建模工具包,支持机器翻译与文本生成
FairseqGithubPyTorch序列建模开源项目文本生成机器翻译
Fairseq 是一个序列建模工具包,适用于机器翻译和文本生成。支持多GPU训练,提供灵活配置和扩展能力,以及多种预训练模型和参考实现。内置束搜索和抽样等算法,支持混合精度训练和参数CPU卸载,为研究人员和开发人员提供高效解决方案。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
DiT-MoE - 16亿参数规模的稀疏化扩散Transformer模型
DiT-MoEGithub图像生成开源项目扩散模型深度学习混合专家
DiT-MoE项目采用混合专家模型,将扩散Transformer扩展至16亿参数规模。作为扩散Transformer的稀疏版本,DiT-MoE在保持与密集网络相当性能的同时,实现了高效的推理。项目提供PyTorch实现、预训练权重和训练/采样代码,并包含专家路由分析和Hugging Face检查点。通过混合专家方法,DiT-MoE在模型扩展和推理优化方面展现出显著优势。
ctransformers - Python接口的高效C/C++ Transformer模型
CTransformersGGMLGithubLangChainPythonTransformer模型开源项目
CTransformers提供Python接口,通过GGML库高效加载和运行C/C++实现的Transformer模型。支持多种模型类型,如GPT-2、GPT-J、LLaMA等,并可与Hugging Face和LangChain集成。提供CUDA、ROCm和Metal兼容的GPU加速选项,适合高性能自然语言处理任务。
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。
pytorch-openai-transformer-lm - 基于PyTorch的OpenAI Transformer语言模型实现
GithubOpenAIPyTorchTransformer Language Model开源项目模型预训练
该项目实现了OpenAI Transformer语言模型在PyTorch中的复现,提供了预训练权重加载脚本及模型类。采用固定权重衰减和调度学习率优化模型,支持对ROCStories Cloze任务进行微调,效果接近原始TensorFlow实现。适用于深度学习研究和语言模型的生成与分类任务。
x-transformers - 轻量级Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种从图像分类到语言模型的应用
Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器
x-transformers提供了多功能的Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种应用,从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存,有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择,用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。
happy-transformer - 便捷调优与推理NLP Transformer模型
GithubHappy TransformerNLP开源项目文本分类文本生成词预测
Happy Transformer提供简单的方法来调优和推理NLP Transformer模型,主要功能包括DeepSpeed训练、Apple的MPS训练及推理、WandB训练追踪以及直接推送模型到Hugging Face的Model Hub。支持的任务涵盖文本生成、文本分类、单词预测、问答、文本到文本、下一句预测和标记分类。
Hugging Face - 源代码开源平台
AI工具AI开发Hugging Face企业解决方案合作平台开源机器学习模型训练热门
Hugging Face是开放源码机器学习平台,支持模型、数据集与应用的无限制托管,包含丰富的模态支持,已服务于超过5万家机构。
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