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rugpt3small_based_on_gpt2

俄语预训练语言模型基于GPT-2架构

rugpt3small_based_on_gpt2是SberDevices团队开发的俄语预训练语言模型。基于GPT-2架构,该模型在80B个token上训练约3轮,序列长度为1024,并进行了2048上下文长度的微调。训练过程耗时一周,使用32个GPU。该模型为俄语自然语言处理提供了坚实基础,其详细设计和评估已在相关论文中记录。

japanese-gpt2-medium - 中型日语GPT-2模型为自然语言处理提供强大支持
GPT-2GithubHuggingfacetransformer开源项目文本生成日语模型模型自然语言处理
rinna公司开发的中型日语GPT-2模型基于CC-100和维基百科数据集训练。该模型采用24层1024隐藏单元的Transformer架构,使用sentencepiece分词器。通过Hugging Face可轻松调用,适用于多种日语自然语言处理任务。这个开源项目遵循MIT许可证,为日语NLP研究和应用奠定了坚实基础。
USER-bge-m3 - 专为俄语优化的高性能文本嵌入模型
GithubHuggingfaceUSER-bge-m3俄语句向量句子嵌入开源项目模型自然语言处理语义相似度
USER-bge-m3是一个为俄语优化的文本嵌入模型,基于bge-m3架构开发。该模型能将俄语句子和段落转换为1024维向量表示,适用于聚类和语义搜索等任务。通过创新的训练方法,如数据对称性微调和LM-Cocktail模型融合,USER-bge-m3在多个俄语基准测试中表现出色,超越了原始bge-m3模型的性能。
gpt2-small-spanish - 基于GPT-2的西班牙语自然语言处理模型
GPT-2GithubHuggingface开源项目模型神经网络训练自然语言处理西班牙语模型迁移学习
GPT2-small-spanish是一个基于GPT-2 small架构的西班牙语语言模型,通过在西班牙语维基百科数据集上进行迁移学习和微调而成。该模型耗时70小时训练完成,支持文本生成等自然语言处理任务。模型由Datificate团队基于Pierre Guillou的GPorTuguese-2项目开发,在庆熙大学IAI实验室完成训练。作为开源项目,该模型为西班牙语NLP应用提供了重要的基础支持。
opus-mt-en-ru - 开源英俄翻译模型高性能机器翻译
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-ru开源项目机器翻译模型英俄翻译语言模型
opus-mt-en-ru是一个开源的英语到俄语机器翻译模型,基于transformer-align架构。该模型在newstest2012测试集上达到31.1的BLEU分数,展现出较好的翻译性能。模型使用OPUS数据集训练,采用normalization和SentencePiece进行预处理。此外,该项目还提供了多个测试集的评估结果,便于用户了解模型在不同场景下的表现。
mlx-gpt2 - MLX框架实现GPT-2模型:从零开始的深度学习之旅
GPT-2GithubMLX嵌入层开源项目自注意力训练循环
本项目展示了使用MLX框架从零实现GPT-2模型的完整过程。内容涵盖数据准备、词汇表创建和模型架构设计等核心步骤。该实现仅依赖MLX和NumPy库,可在MacBook上快速训练出能生成莎士比亚风格文本的模型。项目借鉴了Karpathy的GPT教程思路,并通过MLX框架重新实现,为深度学习爱好者提供了实践指南。
tiny_random_distilgpt2 - 基于GPT-2的轻量级文本生成模型
GithubHuggingface开源开源项目授权许可未知模型版权软件许可
tiny_random_distilgpt2是一个基于GPT-2的语言模型,采用模型压缩技术实现,主要用于文本生成任务。该模型相比原始GPT-2模型体积更小,适合在计算资源有限的环境中使用。
ov-gpt2-fp32-no-cache - 改进GPT-2文本生成性能的开源项目,结合Optimum-Intel
GPT2GithubHuggingfaceOpenvinoOptimum-Intel开源项目文本生成模型
此项目结合Optimum-Intel而优化GPT-2的文本生成,继承于HF模型库的GPT-2,并采用OMZ的Openvino IR,实现了无缓存的高效预测。该模型允许在Optimum-Intel环境中使用OVModelForCausalLM进行文本生成,具有长文本输出和多序列结果的功能,帮助提升生成效率。
papuGaPT2 - papuGaPT2推动波兰语生成和NLP研究
GithubHuggingfaceNLP模型papuGaPT2偏见分析开源项目文本生成模型深度学习
papuGaPT2采用GPT2架构,通过CLM目标进行自监督训练,利用Oscar语料库中的波兰子集,为NLP研究带来新机遇。适用于文本生成和下游任务微调,但可能生成含敏感内容和偏见的文本,建议只在研究中使用。展示了先进的训练方法以及文本生成技巧,包括不当用词过滤和少样本学习。
DialoGPT-small - 基于大规模预训练的多轮对话生成模型
DialoGPTGithubHuggingface多轮对话对话生成开源项目模型自然语言处理预训练模型
DialoGPT-small是一个基于1.47亿多轮Reddit讨论数据训练的预训练对话生成模型。该模型在单轮对话图灵测试中表现接近人类水平,支持自然、连贯的多轮对话生成。DialoGPT-small为开发者提供了强大的对话AI基础,适用于开放式对话、问答和交互式场景,可用于构建聊天机器人和对话系统。
LaBSE-en-ru - 精简优化的英俄双语句向量模型
GithubHuggingfaceLaBSE句子相似度开源项目模型深度学习自然语言处理语言嵌入
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。
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