recurrent-memory-transformer
记忆增强型Transformer为Hugging Face模型提升长序列处理能力
Recurrent Memory Transformer (RMT)是为Hugging Face模型设计的记忆增强型循环Transformer。通过在输入序列中添加特殊记忆标记，RMT实现了高效的记忆机制，能够处理长达1M及以上的token序列。项目提供RMT实现代码、训练示例和评估工具，在BABILong等长文本基准测试中表现优异，为研究长序列处理提供了有力支持。
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学习如何将Transformers应用于各类自然语言处理任务
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机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理
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Hugging Face文本生成模型的参数约束工具
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使用聊天界面从表格数据集进行上下文数据可视化的工具
HanLP
面向多语种的生产环境自然语言处理工具，支持PyTorch与TensorFlow
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综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
Awesome-LLM-Long-Context-Modeling
包含有关高效转换器、长度外推、长期内存、检索增强生成 （RAG） 和长上下文建模评估的论文和博客的存储库
How-to-use-Transformers
介绍Transformers库的自然语言处理应用教程
phi3-Chinese
小体积高性能的phi3模型集合
豆包MarsCode
豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。
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