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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。

multilingual-MiniLMv2-L6-mnli-xnli - 轻量级多语言自然语言推理与分类模型
GithubHuggingfaceMiniLMv2多语言翻译开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类
MiniLMv2是一款支持100多种语言的自然语言推理模型,采用知识蒸馏技术从XLM-RoBERTa-large模型优化而来。经过XNLI和MNLI数据集的微调训练,该模型在XNLI测试集达到71.3%的平均准确率。相比原始模型,具备更低的资源消耗和更快的运行速度,适合跨语言迁移学习应用。
Hugai-chatgpt - 基于Springboot和openAI SDK开发的开源智能AI知识库
AI绘图ChatGptGithubHugAiSpringboot开源项目
HugAi项目是一个基于Springboot和openAI SDK开发的开源智能AI知识库,支持GPT对话和AI绘图功能。项目特点包括支持不同版本的GPT模型、多功能配置中心、可配置API地址和密钥池、以及多用户登录和云端存储对话记录等。项目采用最新的Java技术栈,是提升技术水平的理想选择,欢迎体验和贡献。
awesome-transformer-nlp - 精选Transformer和迁移学习在自然语言处理的资源
BERTChatGPTGPTGithubNLPTransformer开源项目
该资源库汇集了关于自然语言处理 (NLP) 的顶级深度学习资料,重点包括生成预训练Transformer(GPT)、双向编码器表示(BERT)、注意力机制、Transformer架构、ChatGPT及其在NLP中的迁移学习应用。包含大量研究论文、文章、教程及工具,为研究人员和开发人员提供最新的Transformer技术与应用。此系列资源帮助了解和掌握最新的NLP模型及实现方法,提高自然语言处理任务的性能与效率。
NanoLLM - 本地LLM推理优化工具包
GithubJetsonLLM优化NanoLLM多模态AI开源项目本地推理
NanoLLM是一个开源工具包,专注于优化大型语言模型(LLM)的本地推理性能。它提供了类HuggingFace的API接口,支持模型量化、视觉语言模型、多模态代理、语音处理、向量数据库和检索增强生成(RAG)等功能。这个项目致力于简化LLM的部署和应用,特别适合需要高效本地推理的场景。NanoLLM目前的最新版本是24.7,可通过Docker容器方便部署。有兴趣的开发者可以访问项目的官方文档获取更多详细信息和使用指南。
AHANLP - 集成多种功能的中文自然语言处理工具包
AHANLPGithub分词句法分析命名实体识别开源项目自然语言处理
AHANLP集成了多个开源项目,是一款功能丰富的中文自然语言处理工具包。它提供分词、命名实体识别、依存句法分析、关键词提取、自动摘要等功能。通过封装HanLP、Word2Vec等工具,AHANLP简化了中文NLP任务的实现过程,适用于研究和实际应用场景。
t5-v1_1-large - 自然语言处理的统一文本到文本框架
C4GithubHuggingfaceT5开源项目文本到文本转换模型自然语言处理转移学习
T5 Version 1.1在自然语言处理中提供了一种统一的文本到文本转换框架,融入了多项技术改进,如GEGLU激活函数和特定的模型架构,适用于多种NLP任务的微调。尽管仅在C4数据集上进行了预训练,但在下游任务中表现出色,适合数据丰富的任务之后微调,为现有NLP任务提供了有效支持。
wink-nlp - 高性能和高精度的JavaScript自然语言处理库
GithubJavaScriptwinkNLP开源项目文本分析自然语言处理高性能
这个JavaScript自然语言处理库优化了性能和精度,可显著提升NLP应用开发效率。它支持单词嵌入,代码无外部依赖,体积仅约10KB,并有近100%的测试覆盖率。主要功能包括多语言分词、句子边界检测、情感分析、词性标注和命名实体识别,适用于Node.js、浏览器和Deno环境。
FlagAI - 高效易用的大规模AI模型开发工具
FlagAIGithub中文任务多模态大规模模型并行训练开源项目
FlagAI是一款高效易用的大规模AI模型开发工具。它支持Aquila、AltCLIP、GLM等30多种主流模型的快速部署和微调,特别擅长中文自然语言处理任务。FlagAI可用于文本分类、信息抽取、问答、摘要生成等多种应用场景,并提供便捷的少样本学习工具。此外,FlagAI支持简洁的并行训练实现,有助于提高开发效率。
HuggingFaceModelDownloader - 专用于从HuggingFace网站下载模型和数据集的工具
Git LFSGithubHuggingFace Model DownloaderSHA256校验多线程下载开源项目模型下载
HuggingFace Model Downloader是一款实用工具,专用于从HuggingFace网站下载模型和数据集,支持多线程下载LFS文件,并通过SHA256校验确保文件完整性。兼容Linux、Mac及Windows WSL2系统,提供简单的安装脚本和多种下载选项,能够根据操作系统和架构自动选择正确版本。该工具还支持通过配置文件自定义下载参数,适用于需要集成Go或Python进行推理的项目。
NVLM-D-72B - 开源前沿级多模态大语言模型 实现视觉语言任务的最新突破
GithubHuggingfaceNVLM人工智能多模态大语言模型开源项目模型视觉语言
NVLM-D-72B是一款开源的多模态大语言模型,在视觉语言任务上表现卓越,达到了与顶级专有和开源模型相当的水平。该模型不仅擅长视觉语言任务,在多模态训练后其纯文本处理能力也有所提升。NVLM-D-72B可执行光学字符识别、多模态推理、定位、常识推理等多种任务,为AI研究社区提供了强大的开源多模态能力。
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