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T0_3B

小规模T0模型超越GPT-3,进行零样本自然语言任务处理

T0*模型通过自然语言提示实现零样本任务泛化,性能超越GPT-3,且模型体积缩小至16分之一。该模型在多任务提示数据集中微调,能够针对未见任务做出高效预测。适用于多种推理场景,包括情感分析、句子重排列和词义判断等。其训练数据源自多个数据集并经过严谨评估,保障模型性能可靠性。虽然T0*模型参数较大,但通过优化和并行化方案能够有效应用于多GPU环境。

Starling-LM-7B-alpha - 开源模型在 MT Bench 测试中接近 GPT-4 水平
GithubHuggingfaceStarling-LM-7B-alpha人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Starling-LM-7B-alpha 是一个基于人工智能反馈强化学习(RLAIF)训练的开源大语言模型。该模型利用 GPT-4 标注的 Nectar 数据集和创新的奖励训练策略,在 MT Bench 测试中获得 8.09 分,性能仅次于 GPT-4 和 GPT-4 Turbo。研究团队已开源相关数据集、模型和在线演示。Starling-LM-7B-alpha 在多项基准测试中展现出优异性能,显示了其作为开源模型的巨大潜力。
byt5-base - 直接处理原始字节的多语言自然语言处理模型
ByT5GithubHuggingface原始文本处理多语言支持开源项目模型模型架构自然语言处理
ByT5-base是一种新型多语言预训练模型,采用Google T5架构。它独特之处在于直接处理原始UTF-8字节,无需分词器即可应对多语言文本,并展现出优秀的抗噪声能力。该模型在大规模mC4多语言数据集上完成预训练,可通过微调适应不同下游任务。ByT5-base在处理包含噪声的文本数据时表现突出,尤其在社交媒体相关任务如TweetQA中,性能显著优于传统的mt5-base模型。
gpt2_chinese - 使用15G中文语料和31亿tokens完成GPT2训练教程
GithubHuggingfacegpt2transformerszero_nlp中文开源项目模型训练
该项目使用15G中文语料和31亿个tokens,在单张3090显卡上运行60多小时,成功训练出中文版本的GPT2模型。项目提供教程指导如何使用transformers库实现中文文本生成。
GPT-2 - 开源语言模型训练与实现探索
GPT-2Github代码复现开源项目数据预处理模型架构训练循环
本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程,包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低,但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素,如权重初始化、学习率调整等技术细节。
alias-gpt2-small-x21 - 文本生成工具,提高自然语言处理效果
Apache 2.0GithubHuggingfacealias-gpt2-small-x21偏见与公平开源项目文本生成模型语言模型
alias-gpt2-small-x21是由Stanford CRFM开发的文本生成模型,延续了GPT-2的能力,适用于多种自然语言处理任务。需注意模型中的偏见和风险,不应用于产生敌意环境,并需考虑其碳排放的环境影响。
gemma-2b - 轻量级开源语言模型实现高效文本生成
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma-2b是Google开发的轻量级开源语言模型,采用Gemini技术。这个2B参数的基础版本可在资源受限环境中部署,支持问答、摘要和推理等文本生成任务。模型在多项基准测试中表现优异,并重视伦理和安全。Gemma-2b为开发者提供微调和创新机会,推动AI技术普及。
TIPO-500M - 增强文本到图像生成模型的性能与用户体验
GithubHuggingfaceTIPO大型语言模型开源项目提示优化文本到图像模型生成模型
TIPO项目通过大型语言模型进行文本预采样,以优化文本到图像(T2I)系统的提示生成。这种创新框架能够精炼和扩展用户输入的提示,帮助生成优质图像。使用LLAMA架构的TIPO 200M和500M模型在多种数据集上进行训练,以提升生成质量。项目适配稳定扩散界面,经过多项生成任务的测试,表现卓越,为更多用户提供便捷的高品质图像生成体验。
MiniLM-L12-H384-uncased - 轻量快速的预训练语言模型实现BERT级别性能表现
BERTGithubHuggingfaceMiniLM开源项目模型模型压缩深度学习自然语言处理
MiniLM-L12-H384-uncased通过模型压缩技术将参数量降至33M,在保持与BERT相当性能的同时,运行速度提升2.7倍。模型在SQuAD 2.0和GLUE等自然语言理解任务中表现出色,可直接替代BERT,适用于对模型体积和运行效率敏感的场景。
opt-2.7b - Meta AI开发的开放预训练Transformer语言模型
GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目文本生成模型自然语言处理预训练语言模型
OPT是Meta AI开发的开放预训练Transformer语言模型系列,参数规模125M至175B。采用先进数据收集和训练方法,性能与GPT-3相当。旨在促进大规模语言模型的可重复研究,扩大研究群体。主要基于英语语料预训练,使用因果语言建模,适用于文本生成和下游任务微调。OPT开放了完整模型访问权限,有助于研究大语言模型的工作原理、影响及相关挑战。
deberta-v3-xsmall - 轻量级高性能自然语言处理模型
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软机器学习模型自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v3-xsmall是一个参数量仅为2200万的轻量级自然语言处理模型。该模型采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术,在SQuAD 2.0和MNLI等任务上表现出色。它在保持高效性的同时,显著提升了下游任务性能,适用于资源受限的自然语言理解应用场景。
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