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marian-finetuned-kde4-en-to-fr

优化后的KDE4数据集英法翻译模型

该模型对Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr进行微调,专注于KDE4数据集的英法翻译,评估中获得52.94的Bleu分数。其使用Adam优化器,线性学习率调度,并在三轮训练中采用混合精度,以提升效率。

phibert-finetuned-ner - 微调生物文本识别的新模型提升精度与准确性
Adam优化器GithubHuggingfacephibert-finetuned-ner召回率开源项目模型精确度训练损失
phibert-finetuned-ner模型是通过微调dmis-lab的biobert-v1.1而实现的,旨在提高生物文本识别领域的精度和准确性。其在评估数据集上取得了精度0.9238和准确性0.9950。此模型适用于生物医学领域的命名实体识别,优化过程中采用了Adam优化器和线性学习率调度策略,在3个训练纪元中实现了低损失与高精确度。
fugumt-ja-en - 高性能日英神经机器翻译模型
FuguMTGithubHuggingfaceMarian-NMTtransformers开源项目日英翻译机器翻译模型
FuguMT是一个开源的日英神经机器翻译模型,基于Marian-NMT框架开发。该模型集成了transformers和sentencepiece技术,支持通过简洁的Python代码实现高效翻译。在Tatoeba测试集上,FuguMT展现出优秀的性能,BLEU评分达到39.1。这一成果表明,FuguMT在处理多样化的文本类型时,能够提供准确可靠的翻译结果。
camembert-keyword-extractor - 基于CamemBERT的法语关键词提取模型
CamemBERTGithubHuggingface关键词提取开源项目机器学习模型模型微调自然语言处理
camembert-keyword-extractor是一个基于CamemBERT-base模型微调的法语关键词提取工具。该模型在评估集上表现出色,精确率为67.43%,召回率69.79%,准确率93.46%,F1值68.59%。这些指标显示了模型在法语关键词提取任务中的高效性能。尽管缺乏具体的训练和评估数据信息,但模型的表现证明了其在法语文本分析领域的实用价值。该工具可用于快速识别和提取法语文本中的关键信息,为文本摘要和内容分析提供支持。
opus-mt-es-ca - 西班牙语到加泰罗尼亚语的开源机器翻译项目
GithubHuggingfacespa-cat句子片段基准测试开源项目模型翻译语言对
该开源项目实现西班牙语到加泰罗尼亚语翻译,使用transformer-align模型,并通过标准化和SentencePiece (spm32k)方法预处理数据。在Tatoeba测试集上,系统取得了BLEU 68.9和chr-F 0.832的高分,展现出良好翻译性能。可下载原始模型权重和测试集翻译文件,通过OPUS页面获取更多信息。
opus-mt-de-it - 德语到意大利语的开源翻译模型
BLEUGithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-de-it开源项目数据集模型翻译
该开源项目使用transformer-align模型,提供德语到意大利语的高效翻译。通过Normalization和SentencePiece进行预处理,确保翻译的精准性和流畅性。用户可下载模型原始权重和测试集进行评估。模型在Tatoeba数据集上的评估显示,BLEU得分为45.3,chr-F得分为0.671,表现出良好的翻译性能。
mistral-ft-optimized-1227 - 多基础模型融合优化的Mistral模型用于下游任务微调
GithubHuggingfaceMistral-7B下游任务开源模型开源项目性能优化模型模型合并
该模型通过层级SLERP技术融合了OpenHermes、Neural Chat、MetaMath和OpenChat等基础模型,作为Mistral模型的优化版本,可用于多种下游任务的微调和开发
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
Finetune_LLMs - 引用数据集微调大型语言模型 (LLM) 的代码
DeepSpeedFinetune LLMsGPTJGithubHuggingfaceNvidia-docker开源项目
Finetune_LLMs 项目提供代码支持DeepSpeed、Lora或QLora方法微调大型语言模型,涵盖从名言数据集学习及利用 Nvidia-docker 简化环境配置,适于需GPU支持的用户。
mistral-finetune - 基于LoRA技术的Mistral模型高效微调框架
GPUGithubLoRAMistral-finetune开源项目微调模型训练
mistral-finetune是一个基于LoRA技术的轻量级框架,通过仅训练1-2%的额外权重来实现Mistral模型的高效微调。该框架支持多GPU单节点训练,适合A100或H100 GPU使用。它提供简化的数据格式要求和验证工具,支持指令跟随和函数调用等多种训练模式,适用于各类微调需求。
Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速
GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别
Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调,支持多种数据类型的训练,并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外,项目提供了跨平台应用和服务器部署方案,为语音识别应用开发提供了全面支持。
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