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PhoGPT

越南语生成预训练模型系列

PhoGPT是一个高性能的越南语生成预训练模型系列,包括基础模型PhoGPT-4B和聊天变体PhoGPT-4B-Chat。PhoGPT-4B在102B词汇上预训练,支持8192上下文长度和20K词汇类型。PhoGPT-4B-Chat经过微调,提升了对话和指令响应能力。PhoGPT在开源模型中表现优异,适合多种生成任务。

datasetGPT - 基于大型语言模型的文本数据集生成工具
API接口GithubdatasetGPT命令行工具大语言模型开源项目数据集生成
datasetGPT是一个命令行工具和Python库,用于通过大型语言模型生成文本数据集。支持OpenAI、Cohere和Petals等多个LLM后端,可生成文本和对话数据。适用于构建AI检测器训练语料库、收集LLM生成的对话数据集进行研究,以及批量处理文本等场景。通过灵活的参数配置,datasetGPT能够生成多样化的数据集。
GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力
AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本
GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。
opus-mt-en-vi - 基于Transformer架构的英越翻译模型 实现37.2 BLEU评分
GithubHuggingfaceOPUSTatoeba开源项目机器翻译模型英语越南语
基于transformer-align架构开发的英语到越南语机器翻译模型,在Tatoeba测试集上达到37.2 BLEU分和0.542 chrF评分。模型使用SentencePiece技术进行分词预处理,支持英语到越南语(含喃字)的翻译功能。作为OPUS项目的组成部分,该模型于2020年6月发布,并提供完整的模型权重与测试数据集。
ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制
AI对话ChatGLM-6BGithub中英双语大语言模型开源开源项目
ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型,采用GLM架构,拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署,6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化,ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法,便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究,同时允许免费商业使用,致力于推动大模型技术进步。
opus-mt-vi-en - 基于Transformer架构的越南语英语双向翻译模型
EnglishGithubHuggingfaceOPUSTatoeba-ChallengeVietnamese开源项目机器翻译模型
opus-mt-vi-en是一个基于transformer-align架构的越南语-英语机器翻译模型。该模型在Tatoeba测试集上实现了42.8的BLEU分数和0.608的chrF分数。模型采用normalization和SentencePiece进行预处理,支持越南语和英语间的双向翻译。用户可通过官方链接获取模型权重和测试数据集。
phi-1_5 - 13亿参数的语言模型展现卓越性能
GithubHuggingfacePhi-1.5Transformer人工智能开源项目模型自然语言处理语言模型
Phi-1.5是微软开发的13亿参数Transformer语言模型,在10亿参数以下模型中展现近乎最先进的性能。它未经指令微调,主要用于研究语言模型的安全性和改进。该模型支持多种任务,包括文本生成和代码编写,适用于问答、聊天和编程场景。然而,用户应注意其输出可能存在偏见或不准确,仅供研究参考。
mGPT - 基于GPT架构的大规模多语种自然语言处理模型
GPTGithubHuggingfaceMegatron多语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理
作为一个基于GPT-3架构的多语言处理模型,mGPT具备13亿参数量,覆盖25个语系的61种语言。模型采用Wikipedia和Colossal Clean Crawled Corpus作为训练数据,结合Deepspeed与Megatron框架实现并行计算,在低资源语言处理领域达到与XGLM相当的性能水平。模型训练过程中处理了488亿UTF字符,借助256个NVIDIA V100 GPU完成了为期14天的训练。
SingularGPT - 设备自动化的智能解决方案
ChatGPTGPT-4GithubNLP指令SingularGPT开源项目设备自动化
SingularGPT项目结合ChatGPT和GPT-4,实现自然语言驱动的设备自动化。用户通过简短文本查询,即可让SingularGPT执行相应操作,包括屏幕识别、无头服务器处理及自动化脚本生成。该项目不依赖爬虫,具备元素检测、文本检测和组件检测功能,支持x11服务器及NLP指令,安装简便,是设备自动化的领先解决方案。
gpt2-large - OpenAI开发的大规模语言模型,具有强大的文本生成能力
GPT-2GithubHuggingfaceOpenAItransformer开源项目模型自然语言处理语言模型
GPT-2 Large是OpenAI开发的大型语言模型,拥有7.74亿参数。基于Transformer架构,该模型在大规模英文语料上进行预训练,可用于文本生成、写作辅助等多种自然语言处理任务。GPT-2 Large展现出强大的语言理解和生成能力,但也存在一些偏见和局限性。研究人员可利用它探索大规模语言模型的行为、能力和约束,为自然语言处理领域提供重要研究工具。
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