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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。

phobert-base-vietnamese-sentiment - PhoBERT微调的越南语情感分析模型
GithubHuggingfacephobert开源项目情感分析文本分类机器学习模型越南语
该项目基于vinai/phobert-base模型微调,专门用于越南语情感分析。模型可将文本分为负面、正面或中性三类情感。使用30K电子商务评论数据集训练,适用于分析越南语句子的情感倾向。项目提供了简单的集成方法,方便在NLP应用中实现越南语情感分析功能。
vietnamese-bi-encoder - 越南语句子相似度模型PhoBERT的应用与语义搜索支持
GithubHuggingfacePhoBERTsentence-transformers句子相似度开源项目模型模型训练语义搜索
项目依托sentence-transformers框架及PhoBERT-base-v2模型,旨在优化越南语句子相似度与聚类任务。通过结合MS Macro、SQuAD v2及Zalo 2021数据集进行训练,其在语义搜索和法律文本检索表现上有所提升。支持用户通过安装sentence-transformers库及HuggingFace的API和Widget多种方式轻松上手。
AnyGPT - 基于离散序列建模的多模态语言模型
AnyGPTGithub多模态语言模型大语言模型开源项目模态转换离散序列建模
AnyGPT是一款基于离散序列建模的多模态语言模型,能够统一处理语音、文本、图像和音乐等多种模态。该模型通过将不同模态数据转换为统一的离散表示,实现了模态间的转换和自由对话。AnyGPT包含基础模型和聊天模型两个版本,前者实现了四种模态的对齐,后者基于AnyInstruct数据集训练,支持灵活的多模态交互。
wav2vec2-base-vi - 基于wav2vec2的越南语自监督学习模型提升语音识别性能
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型自监督学习语音识别越南语预训练模型
该项目开发了基于wav2vec2架构的越南语自监督学习模型。模型使用13000小时的多样化越南语YouTube音频数据进行预训练,包括清晰音频、噪声音频和对话等。项目提供95M参数的基础版和317M参数的大型版预训练模型。在VLSP 2020 ASR数据集上,大型模型配合5-gram语言模型可将词错率降至5.32%。这些模型为越南语语音识别等下游任务提供了有力支持。
kogpt - 韩语生成预训练模型
GithubKakaoBrainKoGPT人工智能开源项目模型训练语言模型
由KakaoBrain开发的KoGPT,是一个专注于韩语的生成预训练模型,广泛应用于文本分类、搜索和生成摘要等多种AI任务。这一模型训练于大型数据集,具备卓越的文本生成能力。然而,使用期间可能生成不恰当内容,主要用于学术研究与技术开发,用户在使用时需严格遵守其许可协议。
vietTTS - 开源越南语文本转语音系统
GithubHiFiGANTTS开源项目语音合成越南语预训练模型
vietTTS是一个开源的越南语文本转语音系统,集成了持续时间模型、声学模型和HiFiGAN声码器。项目提供预训练模型、数据处理工具、训练脚本和合成接口,便于研究和开发。包含详细文档,涵盖安装、数据准备和模型训练,对越南语语音合成技术发展具有参考价值。项目提供在线演示和音频样例,直观展示效果。目前项目已停止更新,新版本已迁移至LightSpeed项目,其中包含新的男声模型。
vietnamese-embedding - 基于PhoBERT的越南语句嵌入模型提升多项NLP任务性能
GithubHuggingfacePhoBERTsentence-transformersvietnamese-embedding开源项目模型自然语言处理语义相似度
vietnamese-embedding是一个针对越南语优化的句子嵌入模型,基于PhoBERT架构开发。该模型通过四阶段训练,包括SimCSE初始训练、XNLI持续微调、STS基准微调和数据增强,将越南语句子编码为768维向量。在语义文本相似性等多项评估中,该模型性能优于现有越南语嵌入模型,可应用于语义搜索、文本聚类等自然语言处理任务。
OpenGPTAndBeyond - 开源类ChatGPT模型的实现与发展概述
ChatGPTGPT-3GithubLLaMA大语言模型开源开源项目
自LLaMA权重泄露和斯坦福小羊驼取得显著成果以来,开源社区对开发ChatGPT级别的大语言模型充满希望。页面详细记录了从复刻到超越的整个过程,包括基础模型、领域模型、训练、推理、多语言支持、多模态技术等各方面的进展。此外,还提供了丰富的开发和实施指导,从数据准备到低成本推理,并介绍了多个著名开源模型如LLaMA、BLOOM、GPT-J等。它是研究者和开发者理解和推进大语言模型开源发展的全面资源。
wav2vec2-base-vietnamese-250h - wav2vec2提升越南语音识别精度
CTCGithubHuggingfacewav2vec2开源项目模型自动语音识别语音识别越南语
项目应用wav2vec2技术实现越南语的自动语音识别。模型在13000小时的未标注YouTube音频上预训练,并在250小时的VLSP ASR数据集上进行微调,支持16kHz采样音频。结合4-grams语言模型,显著提高了语音识别的准确性,降低了VIVOS数据集的词错误率,从10.77降至6.15。项目使用CC BY-NC 4.0授权,适用于非商业用途。
gpt-voice-conversation-chatbot - GPT语音对话机器人,支持个性化对话和长期记忆功能
ChatGPTGPT-4GPT-VCCGithubOpenAI APIPython开源项目
本项目通过OpenAI API,提供一个可以用麦克风与ChatGPT或GPT-4进行语音交互的聊天机器人,支持个性化对话与记忆功能。用户可以选择键盘输入或语音输入,机器人能够持续记住对话内容。需要有效的OpenAI API密钥,并支持Google和ElevenLabs的TTS工具。适用于Windows和Linux,提供名称设置、创造力调节和预设对话模式等多种自定义功能。适合语言练习、编程学习和日常对话。
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