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小型高效的日语Reranker模型,通过CrossEncoder技术实现精确排序

这个开源项目提供了一款专为日语环境设计的小型Reranker模型,采用CrossEncoder技术实现精确排序。模型具备6层架构和384隐藏单元,支持GPU加速,可在多种应用场景中表现优秀。通过SentenceTransformers和HuggingFace库,模型支持在JQaRA和JGLUE等多个数据集上的应用,以实现广泛的适用性和性能提升。

BCEmbedding - 双语跨语言嵌入模型提升检索增强生成效果
BCEmbeddingGithubRAG双语开源项目语义表示跨语言
BCEmbedding是一款双语和跨语言嵌入模型,针对检索增强生成(RAG)任务进行优化。该模型包含EmbeddingModel和RerankerModel两个组件,分别用于语义向量生成和搜索结果优化。BCEmbedding在中英文语义表示和RAG评估中展现出优异性能,支持多语言和多领域应用。该项目提供了便捷的API接口,可直接集成到RAG系统中,已在实际产品中得到应用验证。
X-Decoder - 像素、图像和语言的统一解码模型
GithubX-Decoder图像分割多任务学习开放词汇分割开源项目计算机视觉
X-Decoder是一个通用解码模型,可生成像素级分割和标记级文本。该模型在多个数据集上实现了开放词汇分割和指代分割的最佳结果,在分割和视觉语言任务上表现出色。X-Decoder支持语义、实例和全景分割,以及图像描述、图像-文本检索等多种任务。此外,它还能进行区域检索、指代描述、图像编辑等零样本任务组合。
manga-ocr - 日本漫画光学字符识别工具,支持多种文本处理场景
GithubManga OCRPythonTransformers光学字符识别开源项目日本放送協会
Manga OCR 是一款基于Transformer的自定义端到端模型的光学字符识别工具,专为日本漫画设计。它可以识别垂直和平行文本、带有振假名的文本、覆盖在图像上的文本、各种字体以及低质量图像。Manga OCR 支持一次性识别多行文本,适用于漫画中的文本气泡。同时,该项目还提供与GUI阅读器和HTML覆盖生成工具的集成,便于用户创建完整的阅读和挖掘工作流程。
chain-of-hindsight - 基于人类反馈优化语言模型的开源框架
Chain of HindsightGithub反馈对齐开源项目模型训练评估语言模型
Chain-of-Hindsight是一个开源项目,提供了基于Jax的语言模型训练框架。该方法通过人类反馈来优化模型性能,支持LLaMA和GPT-J等大型模型。项目包括数据准备、模型训练和评估的完整流程,其反馈处理机制有助于模型在对话和摘要等任务中提升表现。最新更新改进了大模型分片和数据并行处理,为自然语言处理研究提供了实用工具。
evolutionary-model-merge - 进化模型合并技术优化人工智能性能
EvoLLMEvoVLMGithub人工智能开源项目模型融合进化优化
evolutionary-model-merge项目展示SakanaAI开发的进化模型合并技术。该技术通过优化合并多个源模型,创造性能更优的新模型。项目提供改进的日语语言和视觉语言模型,在数学推理、通用任务和视觉问答方面取得显著提升。项目还包含评估代码和实验结果,为AI研究提供重要资源。
MiniCPM - 轻量级大语言模型实现高性能端侧部署
GithubMiniCPM多模态开源模型开源项目模型量化端侧大语言模型
MiniCPM是一系列高效的端侧大语言模型,仅有2.4B非词嵌入参数。经过优化后,在多项评测中表现优异,甚至超越了一些参数量更大的模型。该项目支持多模态功能,可在移动设备上流畅运行。MiniCPM开源了多个版本,涵盖文本、多模态、量化和长文本等应用场景,适用于学术研究和特定商业用途。这一开源项目由面壁智能与清华大学自然语言处理实验室联合开发。
CTranslate2 - 高效的Transformer模型推理库,提供多种性能优化方案
CTranslate2Github并行执行开源项目性能优化模型压缩转换器模型
CTranslate2是一个用于Transformer模型高效推理的C++和Python库,通过权重量化、层融合、批次重排序等技术,显著提升CPU和GPU上的执行速度并减少内存占用。支持多种模型类型,包括编码器-解码器、仅解码器和仅编码器模型,兼容OpenNMT-py、OpenNMT-tf、Fairseq等框架。其主要特点包括自动CPU检测、代码分发、并行和异步执行以及动态内存使用。
textgenrnn - 高效训练文本生成神经网络的实用模块
GithubKerasPythonTensorFlowchar-rnntextgenrnn开源项目
textgenrnn是一个基于Keras和TensorFlow的Python 3模块,只需几行代码即可训练不同规模和复杂度的文本生成神经网络。支持字符级和词级训练,并可使用预训练模型加快训练。其现代架构利用注意力加权和跳过嵌入等技术,提升模型质量和训练速度。可在GPU上训练并在CPU上生成文本,还可在Colab中免费试用。
rellm - 使用正则表达式提高语言模型输出的准确性
GPT2GithubReLLM开源项目正则表达式结构化数据语言模型
ReLLM项目利用正则表达式控制语言模型的输出,可生成特定的语法或语义结构,如日期、数字或完整模板。ReLLM在生成前过滤不匹配的词元,提升生成质量。即使是小型模型,也能在ReLLM的帮助下提高输出质量。该项目适用于需要解析JSON、XML等上下文无关文法的场景。
sentence-transformers - 多语言文本和图像嵌入向量生成框架
GithubSentence Transformers向量表示开源项目深度学习自然语言处理预训练模型
sentence-transformers是一个基于transformer网络的框架,用于生成句子、段落和图像的向量表示。该项目提供了多语言预训练模型,支持自定义训练,适用于语义搜索、相似度计算、聚类等场景。这个开源工具在自然语言处理和计算机视觉任务中表现出色,为研究人员和开发者提供了便捷的嵌入向量生成方案。
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