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gpt2-small-spanish

基于GPT-2的西班牙语自然语言处理模型

GPT2-small-spanish是一个基于GPT-2 small架构的西班牙语语言模型,通过在西班牙语维基百科数据集上进行迁移学习和微调而成。该模型耗时70小时训练完成,支持文本生成等自然语言处理任务。模型由Datificate团队基于Pierre Guillou的GPorTuguese-2项目开发,在庆熙大学IAI实验室完成训练。作为开源项目,该模型为西班牙语NLP应用提供了重要的基础支持。

gpt-neo-125m - 轻量级自然语言生成模型
EleutherAIGPT-NeoGithubHuggingface开源项目文本生成模型深度学习自然语言处理
GPT-Neo 125M是EleutherAI团队基于GPT-3架构开发的轻量级自然语言处理模型,拥有1.25亿参数。该模型在Pile数据集上经过3000亿token的训练,能够生成连贯文本,适用于多种NLP任务。尽管规模较小,但性能优异。值得注意的是,由于训练数据的多样性,使用时需谨慎筛选输出内容,以避免潜在的偏见或不当表述。
Wav2Vec2-Large-XLSR-53-catalan - 加泰罗尼亚语自动语音识别模型性能表现
CatalanCommon VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型训练语音识别
项目在Common Voice数据集上微调了Facebook的Wav2Vec2-Large-XLSR-53模型,专注于加泰罗尼亚语的自动语音识别,达到8.11%的WER。支持直接使用无需语言模型的音频处理,并提供使用和评估的详细方法和代码示例。模型训练中处理内存问题的策略也有介绍。用户可考虑更新版本以获取更好的性能。
wav2vec2-base-finetuned-sentiment-classification-MESD - 基于Wav2Vec2的西班牙语音情感分析模型 准确率达93%
GithubHuggingfacewav2vec2开源项目情感分析机器学习模型西班牙语语音识别
该模型是在MESD数据集上对wav2vec2-base进行微调的西班牙语音情感分析工具。经过约890条专业录音训练,模型在语音情感识别方面达到93.08%的分类准确率。适用于情感推荐系统、智能环境控制和安全监控等领域。模型在专业录音环境下表现优异,但在嘈杂背景和识别恐惧情绪时存在一定局限性。
mt0-small - 支持百种语言的神经网络文本生成器
GithubHuggingfacemt0-small多语言模型开源项目机器翻译模型自然语言处理语言推理
mt0-small是一个支持百种语言的文本生成模型,主要应用于自然语言推理、指代消解和句子补全等任务。模型可实现跨语言情感分析、问答系统和故事生成等功能,适用于自然语言处理研究与开发。
bert-base-portuguese-cased - 为巴西葡萄牙语优化的高性能预训练模型
BERTGithubHuggingface开源项目模型神经网络自然语言处理葡萄牙语预训练模型
BERTimbau是一个专为巴西葡萄牙语开发的预训练BERT模型,在多项自然语言处理任务中表现出色。该模型提供Base和Large两种版本,适用于掩码语言建模和文本嵌入等应用。作为neuralmind团队的开源项目,BERTimbau为葡萄牙语NLP研究和实践提供了有力支持。
litgpt - 基于最新技术的多功能大型语言模型库
AI模型GithubLitGPT大规模部署开源项目微调热门预训练
LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型(LLMs),具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用,支持新手入门,简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程,使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。
modded-nanogpt - 基于PyTorch的高效GPT-2训练器变体
GPT-2GithubNanoGPTPyTorch开源项目模型优化训练效率
Modded-NanoGPT是一个基于Andrej Karpathy的llm.c项目的GPT-2训练器变体。该项目通过引入旋转嵌入等现代技术,将训练效率提高一倍,仅需5B tokens即可达到与原版相同的验证损失。代码简化至446行,实现了124M参数的transformer模型。在Fineweb验证集上,模型达到3.2818的验证损失。通过架构调整和超参数优化,该项目在保持性能的同时显著提升了训练速度。
swift-coreml-transformers - 实现GPT-2和BERT等Transformer模型
CoreMLGithubSwiftTransformers开源项目模型转换自然语言处理
swift-coreml-transformers项目提供了GPT-2、DistilGPT-2、BERT和DistilBERT等Transformer模型的Swift Core ML实现。项目包括预训练模型、转换脚本、分词器实现和演示应用。开发者可在iOS设备上部署这些自然语言处理模型,实现文本生成和问答功能。该开源项目展示了如何将先进NLP技术应用于移动设备。
SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis - 基于BERT的西班牙语情感分析分类器
GithubHuggingfaceSpanish Sentiment Analysistweet开源项目情感分析模型西班牙语
SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis是一个由布宜诺斯艾利斯大学学生开发的BERT模型,专注于西班牙语情感分析。使用微调的dccuchile/bert-base-spanish-wwm-uncased模型,并在11,500条西班牙语推文数据集上训练,准确率达到86.47%。用户可以使用pip安装依赖并加载模型,通过内置函数进行情感预测。项目遵循Apache 2.0开源许可证,提供详细的使用指南。
gpt2-alpaca - 介绍GPT2在Alpaca数据集上的指令微调实例
AlpacaGPT2GithubHuggingface开源项目机器学习模型模型微调语言生成
gpt2-alpaca 是在 Alpaca 数据集上进行指令微调的 GPT2 模型,展示了如健康饮食建议、诗歌创作及外星人视角评论等不同生成示例。在 TruthfulQA 和 Winogrande 等多项评测中取得优异成绩,并提供在 Hugging Face 开放 LLM 排行榜上的详细分析,适合研究生成模型表现的人员参考。
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