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rugpt3small_based_on_gpt2

俄语预训练语言模型基于GPT-2架构

Huggingface俄语TransformersGPT开源项目预训练模型模型Github自然语言处理

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。

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tiny_GPT2ForTokenClassification-lora - 使用PEFT框架实现GPT2模型的LoRA微调
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了解先进自然语言处理开源模型的信息，包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露，但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
t5-3b - 统一多语言自然语言处理任务的创新模型
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OPT是Meta AI开发的开源预训练Transformer语言模型系列,参数规模从125M到175B不等。该系列模型主要基于英语文本训练,性能可媲美GPT-3。OPT旨在促进大型语言模型的可复现研究,使更多研究者能够参与探讨其影响。这些模型可用于文本生成和下游任务评估,但也存在偏见等局限性。通过开放OPT,Meta AI期望推动自然语言处理技术的整体进步。
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SmallLanguageModel-project - 自主构建完整的语言模型，从数据采集到训练一步到位
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