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chronos-t5-large

T5架构驱动的大规模时间序列预测基础模型

Chronos-T5-Large是一个大规模时间序列预测基础模型,基于T5架构设计,包含7.1亿参数。模型通过将时间序列转换为token序列进行训练,能够生成概率性预测结果。它在海量公开时间序列数据和合成数据上训练,适用于广泛的时间序列预测任务。研究人员可使用简洁的Python接口调用模型,获取未来趋势预测及相应的置信区间。

monot5-large-msmarco - MSMarco文本重排序优化版T5-large模型
GithubHuggingfaceMS MARCOT5-large开源项目数据集文档排序模型模型训练
MonoT5-large是一个在MS MARCO数据集上训练的文本重排序模型,主要用于优化搜索结果的排序。模型支持MS MARCO passages和Robust04文档处理,能有效提升文本搜索的准确性,适用于各类文档重排序场景。
codet5-small - 基于标识符语义的代码理解与生成统一模型
CodeT5GithubHuggingface代码理解代码生成开源项目机器学习模型预训练模型
CodeT5是一个基于Transformer架构的代码处理模型,专注于通过标识符提升代码语义理解能力。模型支持代码摘要、生成、翻译等多种任务,在835万个CodeSearchNet数据集实例上完成预训练。其创新的标识符识别机制显著提升了代码理解和生成的效果。
sentence-t5-large - 将句子和段落转化为768维向量的自然语言处理模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度向量空间开源项目文本编码模型语义搜索
sentence-t5-large是一个基于sentence-transformers的自然语言处理模型,能够将句子和段落转换为768维向量。这个模型在句子相似性任务中表现出色,但在语义搜索方面效果一般。它是由TensorFlow的st5-large-1模型转换而来,采用T5-large模型的编码器,并以FP16格式存储权重。使用时需要sentence-transformers 2.2.0或更高版本。该模型在句子嵌入基准测试中取得了良好成绩,为各种自然语言处理任务提供了有力支持。
Auto_TS - 自动构建和选择多种时间序列模型的高效工具
Auto_TSGithubProphet开源项目时间序列模型自动化机器学习预测
Auto_TS是一个时间序列自动建模工具,支持ARIMA、SARIMAX、VAR、分解模型和机器学习模型等多种技术。它能自动构建和选择最佳模型,适用于不同频率的数据,并提供灵活的参数设置。Auto_TS支持交叉验证和预测功能,简化了建模过程,提高了效率。该工具适合数据分析人员使用,可通过简单的代码实现复杂的时间序列建模任务。
pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架
GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习
PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架,利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型,支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测,安装简便,易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。
prot_t5_xl_uniref50 - 基于T5架构的大规模蛋白质序列预训练模型
GithubHuggingfaceProtT5-XL-UniRef50UniRef50开源项目模型特征提取生物信息学蛋白质语言模型
ProtT5-XL-UniRef50是基于T5-3B架构的蛋白质序列预训练模型,在UniRef50数据集的4500万个序列上进行自监督学习。该模型采用改进的掩码语言建模目标,能够捕捉蛋白质序列中的关键生物物理特性。ProtT5-XL-UniRef50可用于蛋白质特征提取和下游任务微调,在二级结构预测等任务中表现优异,为蛋白质序列研究提供了有力工具。
neuralforecast - 先进的神经网络时间序列预测模型库
GithubNeuralForecast开源项目时间序列机器学习深度学习预测模型
NeuralForecast 提供 30 多种先进的神经网络模型,提升时间序列预测的准确性和效率。支持外生变量和静态协变量,并具备自动超参数优化和可解释性方法。通过 sklearn 语法 `.fit` 和 `.predict` 实现快速训练和预测,包含 NBEATSx 和 NHITS 等最新实现,并与 Ray 和 Optuna 集成,适用于多种应用场景。
time-series-transformers-review - 时序数据建模中的Transformers技术综述
GithubTransformers分类开源项目异常检测时间序列预测
本项目专业整理了Transformers在时序数据建模中的资源,涵盖论文、代码和数据,全面总结其最新进展。内容持续更新,开放问题提交和拉取请求,覆盖时序预测、不规则时序建模、异常检测和分类等领域,适合学术研究及实际应用。
Megatron-LM - 优化GPU训练技术 加速大规模Transformer模型
GPU优化GithubMegatron-CoreMegatron-LM分布式训练大语言模型开源项目
Megatron-LM框架利用GPU优化技术实现Transformer模型的大规模训练。其Megatron-Core组件提供模块化API和系统优化,支持自定义模型训练。该项目可进行BERT、GPT、T5等模型预训练,支持数千GPU分布式训练百亿参数级模型,并提供数据预处理、模型评估和下游任务功能。
MEGABYTE-pytorch - 多尺度Transformer模型实现百万字节序列预测
AI模型GithubMEGABYTEPytorchTransformer开源项目深度学习
MEGABYTE-pytorch是一个基于PyTorch实现的多尺度Transformer模型,专门用于预测百万字节长度的序列。该项目具有灵活的配置选项,支持多个本地模型,并整合了Flash Attention等先进技术。MEGABYTE-pytorch通过简洁的API接口实现长序列处理、模型训练和文本生成。此外,项目提供了基于enwik8数据集的训练示例,为开发者提供了实用参考。
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