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HugNLP

基于Hugging Face的全面NLP开发应用框架

HugNLP是基于Hugging Face的NLP开发应用库,为研究人员提供便利高效的开发环境。它集成了丰富的模型、处理器和应用模块,支持知识增强预训练、提示微调、指令调优等技术。该框架还包含参数高效学习、不确定性估计等工具,可用于构建多种NLP应用。HugNLP获得CIKM 2023最佳演示论文奖。

10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型,支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息,帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
NLP_Quickbook - 自然语言处理实用指南,快速上手实战应用
GithubNatural Language Processing开源项目文本分类深度学习聊天机器人语法分析
本开源项目聚焦于帮助工程师快速掌握自然语言处理技术。从文本分类、文本清洗到深度学习和聊天机器人构建,提供详细的代码示例和实操指南。这些按主题划分的手册采用代码优先的方式讲解,便于工程师直接应用于实际项目。无论是初学者还是有经验的工程师,都能从中受益,提升自然语言处理技能。
NV-Embed-v2 - 多语言嵌入模型提升各类自然语言处理任务性能
GithubHuggingfaceMTEB分类开源项目检索模型聚类语义文本相似度
NV-Embed-v2是一款多语言嵌入模型,针对多种自然语言处理任务进行了优化。该模型在文本分类、检索、聚类和语义相似度等基准测试中展现出优异表现,体现了其在跨语言和跨领域应用中的实力。通过深度学习技术,NV-Embed-v2能够生成高质量的文本表示,为各类NLP应用奠定了良好基础。
booknlp - 用于书籍和长文档的全面自然语言处理管道
Github事件标注实体识别开源项目指代消解文本分析自然语言处理
BookNLP是一个专门针对英文书籍和长文档的自然语言处理管道。它集成了多项功能,如词性标注、依存句法分析、实体识别、人物名称聚类、指代消解、引语说话人识别等。系统提供大小两种模型,可根据计算资源和精度需求灵活选择。BookNLP为文学文本分析和大规模文档处理提供了全面的语言学分析支持。
lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架
GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM开源项目
该项目提供统一框架,用于评估生成式语言模型,通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项,旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等,也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。
best_2b - Hugging Face Transformers模型概述及应用指南
GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估自然语言处理
本文详细介绍了一个Hugging Face Transformers模型的关键特性。内容涵盖模型架构、应用场景、潜在局限性、训练过程、评估方法及环境影响等方面。文档不仅帮助读者全面了解模型性能,还提示了使用中需要注意的问题。对于想要深入探索或应用这一先进语言模型的研究人员和开发者来说,本文是一份极具参考价值的资料。
labse_bert - 多语言BERT句子嵌入模型及其应用
GithubHuggingfaceLABSE BERT句子嵌入多语言处理开源项目模型模型应用自然语言处理
LaBSE BERT是一种语言无关的句子嵌入模型,由Fangxiaoyu Feng等人开发并在TensorFlow Hub上提供。该模型能够将文本转换为高效的向量表示,适用于多语言文本处理。利用AutoTokenizer和AutoModel加载模型,并通过mean_pooling方法获取句子嵌入,以增强文本分析和信息检索等领域的性能。使用PyTorch实现编码和处理,多语言文本分析更加轻松。
litgpt - 基于最新技术的多功能大型语言模型库
AI模型GithubLitGPT大规模部署开源项目微调热门预训练
LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型(LLMs),具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用,支持新手入门,简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程,使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。
Natural_Language_Processing_with_Transformers - Transformers技术实践指南 构建高效NLP应用
GithubHugging FaceTransformers人工智能开源项目机器学习自然语言处理
这本由Hugging Face Transformer库作者撰写的技术指南,全面介绍了Transformers在自然语言处理中的应用。内容涵盖基础概念和高级应用,为开发者提供了利用Hugging Face库构建NLP应用的实用方法。本书旨在帮助读者掌握前沿NLP技术,并将其有效应用于实际项目开发中。
haystack - 用于构建端到端LLM应用程序的高级框架,支持广泛的NLP功能
GithubHaystackLLM开源项目文档检索热门自然语言问答语义搜索
Haystack是一个综合性的LLM框架,能够实现从文档检索到问题回答的多种功能。用户可以灵活选择使用OpenAI、Cohere、Hugging Face等提供的模型,或是自定义部署在各大平台的模型。该框架支持包括语义搜索、答案生成和大规模文档处理等广泛的NLP任务,同时还支持使用现成模型或对其进行微调,基于用户反馈持续优化模型性能。适用于企业级应用开发,帮助用户解决复杂的NLP问题。
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