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flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2

基于flan-t5-base的新闻摘要生成,专注内容理解与解析

flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2模型经过cnn_dailymail数据集微调,聚焦新闻摘要生成。基于google的flan-t5-base,模型在评价集的Rouge1、Rouge2、Rougel指标分别为0.244、0.111和0.2032。利用PEFT库、Transformers与Pytorch进行训练,确保了高效兼容性。适合需要自动化理解和处理新闻内容的场景。

pegasus-multi_news - 优化文本摘要生成:采用混合数据集和随机抽样
GithubHuggingfacePegasus开源项目抽象总结模型模型训练混合和随机检查点重要句
该项目旨在提高文本摘要生成性能,通过混合C4和HugeNews数据集,以及随机抽样技术进行更有效的模型训练。训练过程中使用1.5M步数以增强预训练收敛性,均匀抽样15%到45%间的句间间隔,同时对重要句子施加20%随机扰动。更新后的sentencepiece tokenizer支持换行符编码,提升数据处理精度,展现了多领域数据集上的性能改进。
t5_paraphraser - 基于T5模型的智能问题重构生成器
GithubHuggingfaceT5开源项目数据科学文本生成模型模型训练深度学习
t5_paraphraser是一个基于T5预训练模型的文本复述工具,可以智能重构输入的问题或句子,生成多个语义相似但表述不同的版本。项目使用PyTorch和Transformers库实现核心功能,并提供详细的代码示例和输出结果。这对于文本变体生成、问答系统增强或语言模型训练的开发者而言是一个有价值的资源。
nanoT5 - 轻量高效的T5模型训练框架
GithubPyTorchT5模型nanoT5开源项目自然语言处理预训练
nanoT5是一个开源项目,旨在提供高效训练T5模型的方案。该项目在单GPU上仅用16小时就能达到与原始T5模型相当的性能,显著降低了训练成本。nanoT5优化了数据预处理、优化器选择等训练流程,为NLP研究人员提供了易用的研究模板。作为首个PyTorch实现的T5预训练框架,nanoT5为计算资源有限的研究者提供了宝贵工具。
codet5-base-multi-sum - CodeT5-base多语言代码摘要生成模型
CodeT5GithubHuggingface代码摘要多语言训练开源项目模型自然语言处理预训练模型
CodeT5-base-multi-sum是基于CodeT5-base模型在CodeSearchNet数据集上微调的多语言代码摘要生成模型。支持Ruby、JavaScript、Go、Python、Java和PHP六种编程语言,采用平衡采样的多任务学习方法训练。模型在代码摘要生成任务上表现优异,总体BLEU分数为19.69。开发者可通过Hugging Face的transformers库轻松使用该模型,为多种编程语言的代码生成简洁准确的摘要。
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。
greek-text-summarization - 基于mT5的希腊语文本自动摘要模型助力高效内容处理
GithubHugging FaceHuggingfacemT5-small希腊语开源项目摘要生成模型模型训练
该项目基于mT5-small模型开发的希腊语文本摘要系统,能够自动生成准确的文章摘要。项目已部署于Hugging Face Spaces平台,支持transformers库快速调用,为希腊语内容处理、新闻总结和文档分析等场景提供了专业的自然语言处理解决方案。
flan-alpaca - 基于Flan和Alpaca的强大语言模型微调
FLAN-T5Flan-AlpacaGithubHuggingFaceVicuna-13Binstruction tuning开源项目
本页面详细介绍了通过使用Flan集合微调Vicuna-13B以开发Flacuna模型的过程,及其在Flan-T5文本到音频生成中的应用。项目展示了扩展Stanford Alpaca指令微调到现有模型的方法,并提供了多种预训练模型,均可在HuggingFace上获取。用户可以在这里找到Flan-Alpaca系列模型的训练、使用和推理的详细指南,以优化各种任务性能。
distilbart-cnn-12-6 - BART模型压缩版本实现快速高效的文本摘要
BARTGithubHuggingface开源项目性能评估文本摘要模型模型压缩自然语言处理
distilbart-cnn-12-6是BART模型的压缩版本,专注于文本摘要任务。该模型通过减少参数量和优化推理时间,在保持高性能的同时提高了效率。与原始BART模型相比,distilbart-cnn-12-6在Rouge-2和Rouge-L评估指标上表现相当,且推理速度提升了1.24倍。这使得该模型特别适合需要快速生成高质量摘要的应用场景。
LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南
Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化
本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型(LLM)进行微调,包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接,提供全面的学习资料。此外,项目还包含各类实用工具和技术说明,帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。
parrot_paraphraser_on_T5 - Parrot:多功能文本复述框架优化NLU训练
GithubHuggingfaceParrot开源项目改写文本增强机器学习模型自然语言理解
Parrot是一个基于T5模型的文本复述框架,旨在加速自然语言理解(NLU)模型的训练过程。这个工具提供了可调节的参数来控制复述的充分性、流畅性和多样性,不仅能生成高质量的复述,还能保持原始意图和实体。Parrot易于安装和使用,适用于对话系统和语音助手等场景的NLU数据增强。其灵活性和效果使其成为NLU模型开发中的实用工具。
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