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Pretrained-Language-Model

先进预训练语言模型与优化技术集合

此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色,支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。

GPT-JT-6B-v1 - 优化文本分类的先进语言模型
GPT-JTGithubHuggingfaceUL2分类任务开放数据集开源项目文本生成模型
GPT-JT-6B-v1采用去中心化训练和开放数据集,提升文本分类表现。结合UL2训练目标等先进技术,使其在计算效率上具有优势,优于大多数百亿参数模型。在多样化数据集如自然指令和P3上,GPT-JT利用标记和双向上下文学习,增强推断能力和语言处理功能。
distilbert-base-uncased - 紧凑高效的语言模型,提升下游任务处理速度
DistilBERTGithubHuggingface使用限制开源项目模型模型压缩训练数据语言模型
DistilBERT是一种高效的Transformers模型,比原始BERT更小更快,适合快速推理的下游任务。通过自监督预训练,它支持掩码语言建模和句子预测。主要用于全句任务如分类和问答,尽管继承了部分原模型偏见。在海量公开数据的支持下,DistilBERT在多种任务中表现优异,兼顾性能和速度。可在模型中心查看微调版本。
Qwen-7B - 70亿参数规模的多语言开源预训练语言模型
GithubHuggingfaceQwen-7B多语言大语言模型开源项目模型评测预训练
Qwen-7B是一个70亿参数规模的开源预训练语言模型,基于超过2.4万亿tokens的多语言语料训练而成。该模型支持15万规模的多语言词表,在常识推理、代码生成、数学计算、机器翻译等多个评测任务中表现优异。通过采用RoPE位置编码、SwiGLU激活函数等技术,Qwen-7B具备强大的多语言理解和处理能力,同时支持长文本输入和高效推理。
internlm2-1_8b - 18亿参数开源语言模型支持20万字超长上下文输入
GithubHuggingfaceInternLM大语言模型开源模型开源项目性能评测模型超长上下文
InternLM2-1.8B是一个18亿参数的开源语言模型,包含基础模型、对话模型和RLHF对齐版本。它支持20万字的上下文输入,在长文本理解、推理、数学和编程方面表现优异。该模型开放学术研究使用,并提供免费商业授权申请渠道。
BELLE - 推动中文大语言模型的开源发展与指令微调
BELLEGithub中文优化大语言模型开源社区开源项目指令微调
BELLE项目致力于推动中文对话大模型的开源发展,重点关注如何利用开源预训练大语言模型构建具有指令理解能力的个性化语言模型。该项目持续公开指令训练数据、模型、训练代码和应用场景,同时评估不同训练数据和算法对模型性能的影响。BELLE专门针对中文进行优化,仅采用ChatGPT生成的数据进行模型调优,不包含其他来源的数据。
GPT2-Chinese - GPT2-Chinese:支持多种中文Token化和大规模语料训练
BERT分词器GPT2-ChineseGithubHuggingface中文语言模型开源项目预训练模型
GPT2-Chinese项目提供了适用于中文的GPT2训练代码,支持BERT和BPE Tokenizer,能够生成诗词、新闻、小说等内容,适用于大规模语料训练。该项目基于Pytorch实现,支持最新的预训练模型,如通用中文模型和古诗词模型。详细的模型信息可以在Huggingface Model Hub中找到。用户可以自行训练和生成文本,同时支持FP16和梯度累积。
awesome-transformer-nlp - 精选Transformer和迁移学习在自然语言处理的资源
BERTChatGPTGPTGithubNLPTransformer开源项目
该资源库汇集了关于自然语言处理 (NLP) 的顶级深度学习资料,重点包括生成预训练Transformer(GPT)、双向编码器表示(BERT)、注意力机制、Transformer架构、ChatGPT及其在NLP中的迁移学习应用。包含大量研究论文、文章、教程及工具,为研究人员和开发人员提供最新的Transformer技术与应用。此系列资源帮助了解和掌握最新的NLP模型及实现方法,提高自然语言处理任务的性能与效率。
bert-mini - 轻量级BERT模型为下游NLP任务提供高效解决方案
BERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理预训练模型
bert-mini是一种轻量级BERT预训练模型,由Google BERT仓库的TensorFlow检查点转换而来。作为较小的BERT变体之一,它采用4层256隐藏单元的结构,旨在平衡性能和模型大小。bert-mini专为下游自然语言处理任务的微调而设计,为研究人员和开发者提供了一个高效、易部署的解决方案,适用于资源受限的场景。
bert-base-multilingual-uncased - BERT多语言预训练模型支持102种语言的自然语言处理
BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练
bert-base-multilingual-uncased是基于102种语言的维基百科数据预训练的BERT模型。它采用掩码语言建模进行自监督学习,可支持多语言自然语言处理任务。该模型不区分大小写,适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务。通过在大规模多语言语料库上预训练,模型学习了多语言的双向语义表示,可通过微调适应特定任务需求。
ChatLM-mini-Chinese - 小参数中文对话模型,支持低显存预训练,优化SFT和DPO性能
ChatLM-Chinese-0.2BGithubHuggingfaceRLHF优化SFT微调开源项目预训练
ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B,最低4GB显存即可实现预训练,512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集,包括SFT微调和DPO偏好优化,支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架,自实现trainer,支持单机单卡及多卡训练,并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用,为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。
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