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T0pp

多任务语言模型展现跨任务零样本泛化能力

T0是一系列基于T5的编码器-解码器模型,通过多任务微调实现零样本跨任务泛化。该模型在多项自然语言处理任务中表现优于GPT-3,参数量仅为其1/16。T0能够根据自然语言指令完成情感分析、阅读理解、逻辑推理等未见任务。研究还评估了模型在性别偏见识别和复现方面的表现。

t5-large-medium - 基于Transformer的日文预训练模型,提高NLP任务性能
GithubHuggingfaceRetrievaT5 v1.1Transformer开源项目日语模型预训练
该T5 v1.1模型基于Transformer架构,专为日文语料进行预训练。通过使用GEGLU激活函数代替ReLU,提升了文本生成质量。模型在预训练时关闭Dropout以提升泛化能力,微调时可重启。训练数据包括mC4/ja和日本Wikipedia,确保日文内容的纯净性。此大型模型拥有约7.7亿参数,适用于广泛的日文自然语言处理任务,表现出优异的性能与适应性。
e2-tts-pytorch - E2-TTS 简化的非自回归零样本文本转语音模型
E2 TTSGithubPytorch开源项目深度学习语音合成非自回归模型
E2-TTS-pytorch是一个开源项目,实现了基于PyTorch的E2-TTS(Embarrassingly Easy Fully Non-Autoregressive Zero-Shot TTS)模型。该项目提供了持续时间预测器和E2TTS模型的简洁实现,支持自定义模型参数如维度和深度。项目包含代码示例和采样功能,基于最新研究成果,为研究人员和开发者提供了一个灵活的TTS实验平台。
opt-13b - Meta AI开源的大规模预训练语言模型
GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
OPT是由Meta AI推出的开源大语言模型系列,在性能和规模上可比肩GPT-3。这个模型主要基于英语文本训练,采用因果语言建模方法,整合了先进的数据收集和训练技术。它的开源特性使研究人员能够深入研究大语言模型,支持文本生成和下游任务等多种应用场景。
chronos-t5-tiny - 轻量级预训练时间序列预测模型
Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型预训练模型
Chronos-T5-Tiny是基于T5架构的轻量级预训练时间序列预测模型,拥有800万参数。它将时间序列转换为token序列进行训练,可生成概率性预测。该模型在大量公开和合成时间序列数据上训练,能处理多种预测任务,适合快速部署和推理。作为Chronos系列的一员,它为时间序列分析提供了高效的解决方案。
bge-m3-zeroshot-v2.0 - BGE-M3基于零样本学习的多语言文本分类模型
GithubHuggingfacezeroshot分类商业友好数据多语言模型开源项目文本分类模型自然语言推理
bge-m3-zeroshot-v2.0模型基于BAAI/bge-m3-retromae开发,是一款高效的零样本文本分类器。该模型支持多语言处理,可接受长达8192个tokens的输入。通过自然语言推理训练,无需微调即可执行各类分类任务。模型分为商业友好版(-c)和学术研究版,在28个分类任务中表现优异。适用于需要灵活文本分类解决方案的场景,支持GPU和CPU部署。
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。
codet5-base-multi-sum - CodeT5-base多语言代码摘要生成模型
CodeT5GithubHuggingface代码摘要多语言训练开源项目模型自然语言处理预训练模型
CodeT5-base-multi-sum是基于CodeT5-base模型在CodeSearchNet数据集上微调的多语言代码摘要生成模型。支持Ruby、JavaScript、Go、Python、Java和PHP六种编程语言,采用平衡采样的多任务学习方法训练。模型在代码摘要生成任务上表现优异,总体BLEU分数为19.69。开发者可通过Hugging Face的transformers库轻松使用该模型,为多种编程语言的代码生成简洁准确的摘要。
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS,一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络,且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型,其合成语音质量经实验证明优异。同时,项目支持自定义学习模型及策略,包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等,是语音合成研究的理想选择。
zett - 突破语言模型与分词器的兼容性限制
GithubZero-Shot Tokenizer Transfer分词器开源项目模型迁移语言模型超网络
ZeTT是一个创新的开源项目,旨在解决语言模型与分词器之间的兼容性问题。该项目通过零样本分词器迁移技术,使任何语言模型能够与任意分词器协同工作,几乎不需要额外训练。ZeTT提供多个预训练超网络,支持26种语言和代码处理。用户可以轻松将现有模型适配新的分词器,提升模型的通用性。此外,ZeTT还支持训练自定义超网络和迁移微调模型等高级功能,为自然语言处理研究提供新的可能性。
NExT-GPT - NExT-GPT多模态语言大模型的前沿应用和技术
GithubNExT-GPT多模态LLM多模态编码开源项目端到端学习语言模型
NExT-GPT,一个先进的多模态语言处理大型模型,支持文本、图像、视频和音频的综合处理。该模型整合了最新科技,提供代码和数据资源,可广泛应用于内容自动生成和多模态交互等领域。它利用先进的多模态编码器和语言模型进行有效的语义理解与生成,同时能输出特定模态内容,满足多种输入与输出需求。
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