setfit

SetFit高效小样本学习框架，支持多语言文本分类

SetFit 少量标签数据无需提示多语言支持 Hugging Face Hub Github 开源项目

SetFit是一种高效且无需提示的小样本微调框架，利用Sentence Transformers实现高准确度的小样本学习。不需要手工制作提示或语言模型转换器，直接从文本示例生成丰富嵌入，大大提高训练速度。在仅有少量标记数据的情况下，SetFit的精度可与大型模型相媲美。例如，针对客户评论情感数据集，仅使用每类8个标记样本就能达到RoBERTa Large的全量训练精度。支持多语言文本分类，兼容Hugging Face Hub，训练和推理过程简单直观，是一个高效实用的选择。

Github

Huggingface

介绍相关项目

text2vec - 多模型文本向量化工具，支持多语言文本匹配分析

BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练

text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型，如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具，方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀，尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持，能够满足各种文本语义分析任务的需求。

text2vec-base-multilingual - 多语言文本嵌入与分类模型

GithubHuggingfacesentence-transformers多语言开源项目文本分类模型聚类自然语言处理

text2vec-base-multilingual是一个多语言文本嵌入和分类模型，支持中文、英文、德文等语言。该模型在句子相似度、文本分类等任务中表现良好，适用于多种自然语言处理应用。在MTEB基准测试中，它展示了跨语言处理能力，可用于多语言文本数据分析。

ms-swift - 支持300+模型训练和轻量级微调的高效框架

GithubLLMModelScopeSWIFT多模态模型开源项目轻量级训练

SWIFT是一款高效框架，支持超过300个大语言模型和50多个多模态大模型的训练、推理、评估和部署。它集成了NEFTune、LoRA+和LLaMA-PRO等先进技术，适用于研究和生产环境。框架还提供了易用的Gradio web-ui界面和详细文档，非常适合初学者和资深开发者使用。最新版本增加了对多种前沿模型和加速算法的支持，适用于广泛的应用场景。

swift - 轻量级基础架构，专为深度学习开发者打造的训练与推理框架

GithubSWIFT在线工具多模态大模型开源项目模型培训深度学习

SWIFT平台支持超过300种大型语言模型与50多种多模态模型的训练、微调和部署。提供NEFTune、LoRA+、LLaMA-PRO等先进的训练技术及适配器库，针对各种研发和生产环境。同时，平台提供Gradio web-ui及深度学习课程助力初学者快速上手。

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。

zett - 突破语言模型与分词器的兼容性限制

GithubZero-Shot Tokenizer Transfer分词器开源项目模型迁移语言模型超网络

ZeTT是一个创新的开源项目，旨在解决语言模型与分词器之间的兼容性问题。该项目通过零样本分词器迁移技术，使任何语言模型能够与任意分词器协同工作，几乎不需要额外训练。ZeTT提供多个预训练超网络，支持26种语言和代码处理。用户可以轻松将现有模型适配新的分词器，提升模型的通用性。此外，ZeTT还支持训练自定义超网络和迁移微调模型等高级功能，为自然语言处理研究提供新的可能性。

bert-base-uncased-finetuned-semeval24 - BERT微调模型在文本分类任务中的出色表现

F1GithubHuggingfacebert-base-uncased准确率开源项目损失模型精调

该微调模型基于google-bert/bert-base-uncased，采用Adam优化器和线性学习率调度策略，经过5个学习周期，在评估集合上取得了0.8254的准确率和0.8237的F1值，适用于需要精确度的文本分类任务。

distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english - 基于SST-2数据集微调的DistilBERT情感分析模型达到91.3%分类准确率

DistilBERTGithubHuggingfaceSST-2开源项目文本分类机器学习模型模型偏见

这是一个在SST-2数据集上微调的DistilBERT情感分析模型，通过优化学习参数实现91.3%的分类准确率。模型支持英文文本的情感二分类，但在处理不同国家相关文本时存在潜在偏见。作为一个轻量级BERT变体，该模型在保持性能的同时显著降低了计算资源需求。

gte-tiny - 轻量级句向量模型实现文本相似度检索和语义匹配

GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度开源项目机器学习模型特征提取自然语言处理

gte-tiny是一个轻量级句向量模型，用于文本相似度计算和语义匹配。模型在MTEB基准测试的文本分类、检索和聚类任务中取得良好效果，适用于各类文本处理应用场景。

tiny_GPT2ForTokenClassification-lora - 使用PEFT框架实现GPT2模型的LoRA微调

AI模型GithubHuggingfacePEFT开源项目机器学习框架模型训练

该项目基于PEFT框架，通过LoRA适配器对tiny_GPT2ForTokenClassification模型进行微调，实现低资源消耗的模型定制化训练。项目展示了PEFT框架在轻量级模型调优中的应用方法

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