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挪威自然语言处理的突破性进展

Norwegian Transformer Model 语言模型自然语言处理预训练模型语料库 Github 开源项目

挪威国家图书馆主导开发的NoTraM项目为挪威语和北欧语言构建了基于transformer的先进语言模型。项目发布了规模可媲美英语数据集的挪威语语料库，涵盖报纸、书籍和政府文件等多种来源。此外，项目提供预训练模型、微调模型和语料库处理工具，为挪威语自然语言处理研究奠定了坚实基础。

nvidia_-_Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base-gguf - Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base模型实现高效自然语言生成

GithubHuggingfaceMistral-NeMo-Minitron-8B-BaseNVIDIA开源项目模型自然语言生成语料库量化

NVIDIA 的 Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base 模型运用压缩和蒸馏技术，为自然语言生成任务提供解决方案。该模型通过修剪和蒸馏 Mistral-NeMo 12B，在 3800 亿个词标中完成训练，适用于多领域文本转换，并支持 NeMo 24.05 引擎，兼容 NVIDIA 多种硬件架构。

Taiwan-LLM - 专为繁体中文与英语环境设计的高性能语言模型，具有70亿参数规模

GithubLlama-3-Taiwan-70BNLP基准NVIDIA传统中文开源项目聊天机器人

Llama-3-Taiwan-70B是专为繁体中文与英语环境设计的高性能语言模型，具有70亿参数规模，涵盖多个行业领域。该模型透过NVIDIA NeMo技术优化，已完成在台北一号的NVIDIA DGX H100系统上的训练，获多个企业支持。

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。

repeat - 开源自然语言处理库

GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理

Transformers是一个开源的自然语言处理库，提供了多种预训练模型和工具。该库支持文本分类、命名实体识别和机器翻译等任务，具有良好的文档支持和定期更新特性。研究人员和开发者可以使用Transformers构建和部署NLP应用。

OLMo-1B-hf - 结合开放性与多功能性提升语言模型科学

Dolma数据集GithubHuggingfaceOLMoTransformer开放语言模型开源项目模型语言模型

OLMo是一个由Allen Institute for AI开发的开源语言模型，支持Hugging Face Transformers格式和Dolma数据集，具有自回归Transformer架构，适合多种语言处理任务，涵盖完整训练代码和检查点。

norse - 生物启发的脉冲神经网络深度学习库

GithubNorsePyTorch开源项目深度学习神经形态计算脉冲神经网络

Norse是一个基于PyTorch的脉冲神经网络深度学习库，提供生物启发的神经元组件。它利用神经元的稀疏性和事件驱动特性，为研究人员和开发者提供现代化基础设施。Norse支持多种神经元模型、突触动力学和算法，并提供数据集集成和任务示例，适用于不同规模的实验环境。

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。

BitNet-Transformers - 缩放1-bit大语言模型，提高GPU内存利用率

BitNet-TransformersGithubHuggingfaceLLama(2)Wikitext-103pytorch开源项目

BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构，并通过1-bit权重缩放技术，实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers，显著降低了GPU内存占用，从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度，并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南，为研究者和开发者提供有力支持。

speech-trident - 语音大模型三大关键领域表示学习神经编解码语言模型

GithubSpeech Trident大语言模型开源项目神经编解码器表示学习语音模型

Speech-trident项目调查语音大模型的三个核心领域:语音表示学习、神经编解码模型和语音语言模型。该项目涵盖语义标记学习、声学标记生成及基于标记的语言建模方法,旨在促进语音理解和生成技术的发展,为相关研究提供资源。

EuroLLM-1.7B-Instruct - 支持35种语言的欧洲开源大语言模型

EuroLLMGithubHuggingface多语言模型开源项目机器翻译模型神经网络自然语言处理

EuroLLM-1.7B-Instruct是一个欧盟支持开发的大语言模型,具备17亿参数规模,可处理包括欧盟在内的35种语言。模型在机器翻译性能方面超越同规模的Gemma-2B模型,接近更大规模的Gemma-7B水平。采用transformer架构和分组查询机制,实现高效推理。这是欧盟首个面向多语言处理的开源语言模型项目。

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