ferret

Transformer模型可解释性技术的集成框架

ferret 可解释性 Transformers 特征归因评估指标 Github 开源项目

ferret是一个Python库，集成了Transformer模型的可解释性技术。它提供四种基于Token级特征归因的解释方法和六种评估协议，与transformers库无缝对接。通过简洁的API、可视化工具和数据集评估功能，ferret帮助用户深入理解和评估文本模型的决策过程。

文档

small - Funnel Transformer小模型助力有效的英文处理

Funnel TransformerGithubHugging FaceHuggingfaceTransformer模型开源项目模型英语语言处理预训练

Funnel Transformer是一款基于自监督学习的预训练英语模型，使用丰富的公共数据集进行训练，类似ELECTRA的目标，通过区分原始与替换标记来学习语言特征。模型不区分大小写字母，适合用于序列分类、标记分类和问答任务。访问模型中心可获取进行特定任务的微调版本。

model-explorer - AI模型结构可视化与分析工具

GithubModel Explorer开源项目模型分析模型可视化模型调试深度学习

Model Explorer是一款AI模型结构可视化工具，支持TFLite、TF、TFJS、MLIR和PyTorch等多种格式。它提供层级化展示，允许动态展开或折叠各层，并具备高亮输入输出、元数据叠加、交互式弹窗等功能。工具还支持搜索、显示相同层和GPU加速渲染，方便开发者进行模型探索和调试。Model Explorer提供扩展框架，便于添加对其他格式的支持。

ViT-Prisma - 视觉变换器和CLIP模型机制解析开源库

GithubVision Transformer图像处理开源库开源项目机器学习解释性神经网络可视化

ViT-Prisma是一个专注于Vision Transformer和CLIP模型的开源机制解析库。它提供logit归因、注意力可视化和激活修补等技术，用于深入分析模型内部机制。该库还包含ViT训练代码和预训练模型，支持ImageNet-1k和dSprites分类任务。ViT-Prisma为视觉模型可解释性研究提供了实用的工具集。

setfit - SetFit高效小样本学习框架，支持多语言文本分类

GithubHugging Face HubSetFit多语言支持少量标签数据开源项目无需提示

SetFit是一种高效且无需提示的小样本微调框架，利用Sentence Transformers实现高准确度的小样本学习。不需要手工制作提示或语言模型转换器，直接从文本示例生成丰富嵌入，大大提高训练速度。在仅有少量标记数据的情况下，SetFit的精度可与大型模型相媲美。例如，针对客户评论情感数据集，仅使用每类8个标记样本就能达到RoBERTa Large的全量训练精度。支持多语言文本分类，兼容Hugging Face Hub，训练和推理过程简单直观，是一个高效实用的选择。

torch-fidelity - PyTorch生成模型评估指标库

GithubPyTorch开源项目性能指标扩展性生成模型评估高效计算

torch-fidelity是一个开源的PyTorch库，提供多种生成模型评估指标的实现。该库支持ISC、FID、KID、PRC和PPL等指标，特点是计算精确、效率高且易于扩展。它通过特征共享和缓存机制优化性能，适用于学术研究和模型训练中的实时评估。torch-fidelity还支持自定义，可适应不同的数据类型和模型结构。

tsfel - 多领域时间序列特征提取Python库

GithubPython库TSFEL开源项目数据分析时间序列特征提取

TSFEL是一个开源的Python库，专门用于时间序列特征提取。该库提供超过65种特征，覆盖统计、时间、频谱和分形等多个领域。TSFEL支持在线和离线使用，具有用户友好的界面和完整的文档。它注重计算效率，并提供复杂度评估功能。TSFEL的设计易于扩展，支持添加自定义特征。这个库适用于研究人员和数据科学家，能够简化时间序列特征提取的过程。

Transformers.jl - Transformer模型的Julia实现，兼容Flux.jl

BertFlux.jlGithubJuliaTransformers.jl开源项目预训练模型

Transformers.jl提供Transformer模型在Julia中的实现，兼容Flux.jl库。使用预训练的Bert模型进行文本处理，项目包含安装步骤和使用实例。当前版本与0.1.x版本有显著区别，建议更新或继续使用旧版本。更多信息和示例请参阅文档或在GitHub提交Issue。

trax - 代码清晰、高速执行的深度学习库

GithubGoogle BrainReformerTransformerTrax开源项目深度学习

Trax是一个由Google Brain团队维护的端到端深度学习库，专注于清晰代码和高速执行。它提供预训练的Transformer模型和丰富的API文档，支持用户创建和训练自定义模型，并与TensorFlow数据集无缝集成。Trax兼容CPUs、GPUs和TPUs，用户可以通过Python脚本、notebooks和命令行界面轻松使用。

flashtorch - 基于PyTorch的神经网络可视化工具

FlashTorchGithubPyTorch可视化开源项目特征可视化神经网络

FlashTorch是基于PyTorch的神经网络可视化工具，通过简单的接口实现特征可视化技术，如显著性图和激活最大化。该工具兼容torchvision预训练模型和自定义PyTorch模型，有助于研究人员和开发者理解、解释及优化神经网络的内部工作机制。FlashTorch仅需几行代码即可应用，为深入分析神经网络提供了便捷途径。

ctransformers - Python接口的高效C/C++ Transformer模型

CTransformersGGMLGithubLangChainPythonTransformer模型开源项目

CTransformers提供Python接口，通过GGML库高效加载和运行C/C++实现的Transformer模型。支持多种模型类型，如GPT-2、GPT-J、LLaMA等，并可与Hugging Face和LangChain集成。提供CUDA、ROCm和Metal兼容的GPU加速选项，适合高性能自然语言处理任务。

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