long-t5-tglobal-base

LongT5模型：基于transient-global注意力的长序列文本转换器

注意力机制开源项目模型文本编码 Github LongT5 长序列处理自然语言处理 Huggingface

long-t5-tglobal-base是Google开发的基于T5架构的文本转换模型，专为处理长序列文本而设计。该模型采用transient-global注意力机制，支持高达16384个token的输入，在文本摘要和问答等任务中表现优异。通过类Pegasus的生成式预训练，long-t5-tglobal-base可针对特定任务进行微调，为长文本处理提供了高效解决方案。

Github

Huggingface

介绍相关项目

x-transformers - 轻量级Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种从图像分类到语言模型的应用

Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器

x-transformers提供了多功能的Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种应用，从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存，有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择，用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。

keytotext - 根据关键词生成句子的开源模型，助力SEO和营销

APIGithubT5模型keytotext开源项目文本生成训练

Keytotext是一款基于T5模型的开源工具，能够将关键词转换为完整句子，适用于营销和搜索引擎优化。通过Colab笔记本、Streamlit App或快速API/Docker镜像进行使用，并支持自定义模型的训练和微调。文档和示例丰富，便于上手使用。

Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS

GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器

该项目采用非自回归Transformer技术，集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术，如Fastformer和Long-Short Transformer，力求在文本到语音转换领域取得领先成果。

TransnormerLLM - 使用线性注意力机制的大规模语言模型

GithubTransNormerLLM大语言模型开源项目模型权重线性注意力机制高质量语料库

TransNormerLLM是一种高效的大规模语言模型，使用线性注意力机制，优于传统的软注意力模型。该模型训练于高质量语料库，包含1.4万亿个词元，支持中文、英语和多语言基准测试，在多领域表现出色。提供385M、1B和7B参数版本，开放给学术研究，商用需申请许可。

LongRAG - 改进长文本LLM的检索增强生成框架

GithubLongRAGTevatronWikipedia数据开源项目检索增强生成长上下文LLM

LongRAG项目推出新型检索增强生成框架，采用4K token长检索单元提升RAG性能。项目核心包括长检索器和长阅读器，平衡检索与阅读任务复杂度。除提供完整代码实现，还开放处理后的语料库数据集。这为研究长文本LLM与RAG结合提供了重要资源，有助于探索该领域的未来发展方向。

lite-transformer - 现代高效的长短期注意力Transformer模型

GithubLite Transformer分布式训练开源项目数据预处理模型训练测试模型

Lite Transformer是一种结合长短期注意力机制的高效Transformer模型。它基于PyTorch开发，支持多种数据集的下载和预处理，能够在NVIDIA GPU上高效运行。模型在多个大型数据集上表现优异，并支持分布式训练和预训练模型下载。

recurrent-memory-transformer - 记忆增强型Transformer为Hugging Face模型提升长序列处理能力

GithubHugging FaceRecurrent Memory Transformer开源项目机器学习模型自然语言处理长文本处理

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。

Lumina-T2X - Lumina-T2X项目：多模态文本转换的流式扩散模型

GithubLumina-T2X多模态生成大型扩散变换器开源项目文本转换高分辨率图像生成

Lumina-T2X利用基于流的扩散变换器，实现文本向多种模态、分辨率和持续时间的转换，包括图像、音频和视频。其功能还包括高分辨率生成、多轮对话、深度图和分割图估计等。项目提供多语言提示和表情符号支持，适用于多种智能生成需求。访问项目页面了解更多详情和使用案例。

text-generation-inference - 生产级高性能文本生成推理工具

GithubHugging FaceText Generation Inference分布式追踪大语言模型开源项目量化

Text Generation Inference (TGI) 是一个部署和服务大型语言模型的工具包。它支持Llama、Falcon、StarCoder、BLOOM、GPT-NeoX等流行的开源模型，提供简便的启动器、分布式追踪、张量并行、多GPU推理加速、令牌流等特性。TGI还支持权重量化和安全张量加载，具备自定义提示生成和微调功能，兼容Nvidia、AMD、Inferentia、Intel GPU、Gaudi和Google TPU等硬件平台。

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。

项目侧边栏1

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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