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俄语语言模型:的实现与性能对比

rulmRuTurboAlpacaSaigaGPT Role-play RealmRussianSuperGLUEGithub开源项目

此项目展示了俄语语言模型的实现与比较，涵盖DataFest的分享、主要演示和Fine-tuning Colab资源链接。同时介绍了基于ChatGPT生成数据的RuTurboAlpaca和Saiga两个主要数据集，以及相关模型及其训练配置的详细内容。提供了数据集生成脚本和提示。此外，还展示了GPT Role-play Realm的数据集和模型评估结果，包括与GPT4和gpt-3.5-turbo的对比分析。

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Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
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Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
sbert_large_nlu_ru - 俄语句子嵌入专用的大型BERT模型
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sbert_large_nlu_ru是SberDevices团队开发的俄语句子嵌入模型。这个基于BERT的大型模型可通过HuggingFace库直接调用，支持平均池化以提升嵌入质量。项目提供了Python示例代码，方便用户快速实现句子嵌入计算。该模型为俄语自然语言处理任务提供了高质量的句子表示，是处理俄语文本的有力工具。
LLM-Zoo - 最新自然语言处理模型信息汇总，开源与闭源模型实时更新
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展示多种开源与闭源LLM模型的详细信息，包括发布时间、模型大小、支持语言、适用领域及训练数据。提供GitHub、HuggingFace、演示及研究论文链接，信息定期更新以反映最新进展。欢迎贡献者参与添加新模型或更新现有模型信息。
LaBSE-en-ru - 精简优化的英俄双语句向量模型
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LaBSE-en-ru是一个为英语和俄语优化的句向量模型。该模型通过精简词汇表，将参数量减少到原版的27%，同时保持了英俄双语嵌入质量。它支持快速生成句子嵌入，适用于跨语言语义相似度计算等任务。开发者可使用Python和Transformers库轻松获取句子嵌入。这个轻量级模型为处理英俄双语文本的研究和应用提供了高效工具。
GPT-2 - 开源语言模型训练与实现探索
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本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程，包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低，但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素，如权重初始化、学习率调整等技术细节。
llama_cpp-rs - Rust绑定库实现GGUF大语言模型CPU运行
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llama_cpp-rs是一个Rust绑定库，用于在CPU上运行GGUF大语言模型。它提供简洁的API，支持快速模型加载和文本生成。该项目兼容CUDA、Vulkan等后端，并包含内存预测功能。llama_cpp-rs简化了大语言模型的使用流程，适合各层级开发者。
MiniCPM-Llama3-V-2_5-gguf - GGUF格式大语言模型轻量化推理工具
GithubHuggingfaceMiniCPMllama.cppollama人工智能开源项目模型模型部署
MiniCPM-Llama3-V 2.5 GGUF是一个针对大语言模型轻量化部署的优化模型文件。通过llama.cpp和ollama框架，开发者可实现模型的本地化推理。项目提供完整的部署文档，支持高效且便捷的本地化实现
llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
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LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总，包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容，如Transformer和GPT模型的原理和源码解析，以及混合专家模型（MoE）等前沿技术。此外，还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧，帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
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rtp-llm是阿里巴巴基础模型推理团队开发的大型语言模型推理加速引擎，广泛应用于支持淘宝问答、天猫、菜鸟网络等业务，并显著提升处理效率。该项目基于高性能CUDA技术，支持多种权重格式和多模态输入处理，跨多个硬件后端。新版本增强了GPU内存管理和设备后端，优化了动态批处理功能，提高了用户的使用和体验效率。
rubert-tiny2-russian-emotion-detection - RuBERT-tiny2模型实现高精度俄语情感分析
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该项目开发了基于RuBERT-tiny2架构的俄语文本情感分析模型,可识别7种情感类别。模型在CEDR M7数据集上实现85%的多标签准确率和76%的单标签准确率。项目提供Python接口便于集成,同时开源了功能全面的Aniemore软件包。这一解决方案为俄语文本的情感分析任务提供了高效准确的工具支持。
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