toxic-comment-model

使用DistilBERT进行在线毒性评论分类的模型与偏见分析

毒性评论 Huggingface 模型开源项目 Github 偏差培训数据 DistilBERT

该模型基于DistilBERT进行精调，专为在线毒性评论分类设计。尽管总体表现出色，但在识别某些身份群体时表现出偏见，如穆斯林和犹太人。通过示例代码能快速应用此模型，其在10000条测试数据中取得94%的准确率，但f1-score为0.59。更多信息及训练代码可在指定GitHub仓库获取。

文档

CritiqueLLM - 大型语言模型输出评估的智能批评生成框架

CritiqueLLMGithub人工智能大语言模型开源项目自然语言处理评估

CritiqueLLM是一个用于评估大型语言模型输出的批评生成框架。该项目提供了数据收集、参考评分、无参考评分和配对比较等功能。通过支持逐点评分和成对比较，CritiqueLLM能生成详细的批评信息，为研究人员和开发者提供了全面的评估工具，有助于分析和改进大型语言模型的表现。

sentiment-analysis - 多种中文情感分析方法及实现途径

GithubSentiment Analysis开源项目情感分析文本分类深度学习自然语言处理

该页面介绍了中文情感分析的三种类型：基于情感词典、传统机器学习和深度学习的方法，并展示了四种实现方式：词典法、Bayes法、ALBERT与TextCNN结合及其emoji扩展。适合自然语言处理和文本分类爱好者深入了解情感分析的实现手段。

commented-transformers - 精细注释的Transformer在PyTorch中的实现

Attention机制BERTGPT-2GithubPyTorchTransformer开源项目

详细注释的Transformer实现，涵盖从头创建Transformer系列，包括注意力机制和整体Transformer的实现。提供双向注意力、因果注意力及因果交叉注意力的实现，以及GPT-2和BERT模型的单文件实现，兼容torch.compile(..., fullgraph=True)以提高性能。

BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务

BERTGithubPyTorchTransformer中文文本分类开源项目英文文本分类

该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务，详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务，涵盖中文和英语的自然语言处理。此外，项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。

DNABERT - DNABERT：用于基因组DNA语言处理的双向编码器模型

BERTDNABERTGPUGithub基因组开源项目预训练模型

DNABERT提供完整的源码、使用示例、预训练和微调模型，适用于各类基因组DNA语言处理任务。该项目利用Huggingface的扩展工具，增添了多任务支持和高效的可视化功能。最新版DNABERT-2不仅提升了多物种基因组的处理能力，还发布了全面的Genome Understanding Evaluation (GUE)基准测试，涵盖28个数据集。

vocab-coverage - 中文语言模型识字率与词向量分布分析

BERTERNIEGithub中文认知开源项目词向量语言模型

该项目分析了多种语言模型的中文识字率与词向量分布情况，通过字符集分类和词向量空间分布的研究，了解模型在处理中文字符时的认知能力。涵盖了BERT、ERNIE、roBERTa等模型的对比，以及不同字符集的识字判定，为后续的模型评估和改进提供了参考。

LLMs-Finetuning-Safety - 大语言模型微调对安全性的潜在影响研究

GPT-3.5Githubharmful examples安全性开源项目微调语言模型

本研究探讨了对齐大语言模型微调可能带来的安全风险。实验表明，即使无意识的微调也可能降低模型安全性。通过对GPT-3.5 Turbo和Llama-2的实验，研究揭示了三个风险等级的微调场景:使用有害、隐含有害和良性数据集。结果显示微调后模型在多个类别中呈现更高有害性,凸显了平衡模型能力和安全性的挑战。

llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理

Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化

llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行，并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。

MachineLearning-DeepLearning-Code-for-my-YouTube-Channel - 自然语言处理和深度学习模型微调开源代码合集

GithubYouTube频道开源项目机器学习模型微调深度学习自然语言处理

本项目汇集了自然语言处理和深度学习模型微调的开源代码，涵盖多种模型如Mistral、Falcon、DeBERTa和BERT，应用场景横跨Amazon评论数据集、Kaggle竞赛和跨语言命名实体识别等。项目内容适合从初学者到专业研究人员，提供前沿技术和最佳实践，帮助提升模型性能和解决实际问题。通过详尽的代码注释和YouTube视频，用户可以清晰理解复杂概念和操作步骤，高效掌握深度学习技巧。

beto - 西班牙语BERT模型：BETO

BERTBETOGithub开源项目模型西班牙语语料库

此页面介绍了一个基于大型西班牙语语料库训练的BERT模型BETO，提供无区分大小写和区分大小写的Tensorflow和Pytorch版本。BETO应用全词掩蔽技术，在多项西班牙语基准测试中表现优异，并与多语言BERT及其他模型进行了对比。用户可以在HuggingFace Model Repository下载BETO模型，并通过HuggingFace Transformers库轻松使用。此外，页面还包含示例代码和引用信息。

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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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