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t5-efficient-tiny

基于深层窄结构设计的轻量级自然语言处理模型

T5-Efficient-TINY是一个轻量级自然语言处理模型,基于Google T5架构开发。模型通过深层窄结构优化设计,仅需1558万参数即可实现出色性能。该模型在C4数据集完成预训练后,可用于文本摘要、问答和分类等英语NLP任务,需要进行针对性微调。采用半精度存储时,模型仅占用31.16MB内存,运行效率较高。

chronos-t5-small - T5架构预训练时间序列模型 实现概率性多轨迹预测
Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型预训练模型
Chronos-t5-small是一个基于T5架构的预训练时间序列预测模型,参数量为4600万。该模型将时间序列转换为token序列进行训练,可生成多个未来轨迹的概率性预测。模型训练数据包括公开数据集和高斯过程生成的合成数据。它支持GPU加速和bfloat16精度,适用于多种时间序列预测场景。与原始T5模型相比,Chronos-t5-small采用更小的词汇表(4096个token),提高了计算效率。
optimized-gpt2-500m - GPT-2语言模型的优化版本 用于多种自然语言处理任务
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
optimized-gpt2-500m是一个经过优化的GPT-2语言模型,参数量为5亿。该模型在保持GPT-2语言理解和生成能力的同时,提高了推理速度和资源利用效率。它可用于文本生成、对话系统、问答等多种自然语言处理任务,为开发者和研究人员提供了一个高效的预训练语言模型选择。
bert-small - 轻量级BERT模型用于下游NLP任务优化
BERTGithubHuggingface人工智能开源项目模型知识蒸馏自然语言处理预训练模型
bert-small是Google BERT官方仓库转换的小型预训练模型,属于紧凑型BERT变体系列。该模型采用4层结构和512维隐藏层,为自然语言处理研究提供轻量级解决方案。在自然语言推理等任务中,bert-small展现出优秀的泛化能力,有助于推进NLI研究beyond简单启发式方法。作为下游任务优化的理想选择,bert-small为NLP领域带来新的研究与应用可能。
MiniLM-L12-H384-uncased - 轻量快速的预训练语言模型实现BERT级别性能表现
BERTGithubHuggingfaceMiniLM开源项目模型模型压缩深度学习自然语言处理
MiniLM-L12-H384-uncased通过模型压缩技术将参数量降至33M,在保持与BERT相当性能的同时,运行速度提升2.7倍。模型在SQuAD 2.0和GLUE等自然语言理解任务中表现出色,可直接替代BERT,适用于对模型体积和运行效率敏感的场景。
deberta-v3-xsmall - 轻量级高性能自然语言处理模型
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软机器学习模型自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v3-xsmall是一个参数量仅为2200万的轻量级自然语言处理模型。该模型采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术,在SQuAD 2.0和MNLI等任务上表现出色。它在保持高效性的同时,显著提升了下游任务性能,适用于资源受限的自然语言理解应用场景。
T0pp - 多任务语言模型展现跨任务零样本泛化能力
GithubHuggingfaceT0多任务学习开源项目模型自然语言处理语言模型零样本学习
T0是一系列基于T5的编码器-解码器模型,通过多任务微调实现零样本跨任务泛化。该模型在多项自然语言处理任务中表现优于GPT-3,参数量仅为其1/16。T0能够根据自然语言指令完成情感分析、阅读理解、逻辑推理等未见任务。研究还评估了模型在性别偏见识别和复现方面的表现。
optimized-gpt2-1b - GPT-2架构优化模型 提供高效可扩展的自然语言处理功能
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡自然语言处理
optimized-gpt2-1b是一个基于GPT-2架构优化的大规模语言模型。该模型在保持GPT-2性能的基础上,通过架构和训练方法的优化提高了效率和可扩展性。它可应用于文本生成、摘要和问答等多种自然语言处理任务。模型支持直接使用或针对特定需求进行微调。项目提供了使用说明和评估结果,有助于研究人员和开发者更好地理解和应用这一语言模型。
t5_translate_en_ru_zh_small_1024 - 多语言T5机器翻译模型,支持中、俄、英文翻译
GithubHuggingfaceT5同步翻译多语言开源项目机器翻译模型翻译
该项目基于T5模型实现多语言翻译,支持中、俄、英语言的直接转换。输入文本前添加目标语言标识符即可进行翻译,无需指定源语言,能处理多语言内容。模型兼容GPU和CPU运行,提供个性化翻译体验。
TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1195k-token-2.5T - TinyLlama项目中的1.1B模型实现高效计算
GithubHuggingfaceLLama 2TinyLlama优化开源项目模型模型参数预训练
TinyLlama通过创新方法,在2.5万亿tokens数据集上实现预训练,紧凑的1.1B参数设计提高了计算和内存效率,适用于多种开源项目。
tinynet_a.in1k - 轻量级图像分类模型 TinyNet 实现高效特征提取
GithubHuggingfaceImageNetTinyNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络
tinynet_a.in1k是基于ImageNet-1k数据集训练的轻量级图像分类模型。它仅有6.2M参数和0.3 GMACs,适用于192x192像素的图像处理。该模型可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入,在资源受限环境中表现出色。通过timm库,开发者可以方便地使用预训练模型进行各种计算机视觉任务。tinynet_a.in1k在保持高效性能的同时,为图像处理应用提供了一个轻量化解决方案。
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