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

FlagAI - 高效易用的大规模AI模型开发工具

FlagAIGithub中文任务多模态大规模模型并行训练开源项目

FlagAI是一款高效易用的大规模AI模型开发工具。它支持Aquila、AltCLIP、GLM等30多种主流模型的快速部署和微调，特别擅长中文自然语言处理任务。FlagAI可用于文本分类、信息抽取、问答、摘要生成等多种应用场景，并提供便捷的少样本学习工具。此外，FlagAI支持简洁的并行训练实现，有助于提高开发效率。

litdata - 优化数据处理和流式传输工具提升AI模型训练效率

GithubLitData云存储开源项目数据优化数据处理模型训练

LitData是一个开源的数据处理和优化工具，专注于提升AI模型训练效率。它提供并行数据处理、向量嵌入创建、分布式推理和大规模网站抓取功能。LitData优化数据集以加速模型训练，支持云端大规模数据流式传输，并实现远程数据的无本地加载使用。这些特性使LitData成为提高数据处理效率和AI模型训练速度的有力工具。

distilbert-base-uncased-go-emotions-student - 面向GoEmotions数据集的高效情感分类模型

GithubGoEmotionsHuggingface开源项目文本分类模型模型蒸馏语言模型零样本分类

该模型运用未标注GoEmotions数据集，利用零样本学习技术进行精炼。尽管其性能可能略逊于完全监督下的模型，但它展示了如何将复杂的自然语言推理模型简化为高效的模型，以便在未标注数据上进行分类器训练。

SpanMarkerNER - 命名实体识别的高效训练框架

BERTGithubHugging FaceNamed Entity RecognitionRoBERTaSpanMarker开源项目

SpanMarker是一个基于Transformer库的命名实体识别框架，支持BERT、RoBERTa和ELECTRA等编码器。框架提供模型加载、保存、超参数优化、日志记录、检查点、回调、混合精度训练和8位推理等功能。用户可以方便地使用预训练模型，并通过免费API进行快速原型开发和部署。

all-MiniLM-L6-v2-similarity-es - 西班牙语句子相似性与聚类分析的高效模型

GithubHuggingfaceRobertasentence-transformers句子相似性嵌入模型开源项目模型相似句子数据集

该微调模型专注于西班牙语句子相似性任务，使用sentence-transformers框架，将语句转换为768维向量，支持语义搜索和聚类。便捷安装：通过pip获取sentence-transformers或使用HuggingFace Transformers进行高级处理。训练于西班牙语相似句子数据集，取得了80.1%的斯皮尔曼相关性。

bge-small-en-v1.5 - 轻量级高性能英语句子嵌入模型

GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本分类模型聚类自然语言处理语义相似度

BGE-small-en-v1.5是一款轻量级英语句子嵌入模型，在文本分类、检索、聚类和语义相似度等多项NLP任务中表现出色。该模型在MTEB基准测试中展现了优异性能，同时保持了较小的模型规模，适合需要高效句子向量化的应用场景。模型在MTEB评估中的多项任务上表现突出，包括亚马逊评论分类、ArguAna论点检索和BIOSSES生物医学语义相似度等，为各类NLP应用提供了高效的句子向量化解决方案。

bge-micro-v2 - 轻量高效的语义相似度神经网络

GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目数据集机器学习模型模型评估自然语言处理

作为一个轻量级语义相似度模型，bge-micro-v2在保持小型化的同时，展现出卓越的文本表示能力。该模型在MTEB多项基准测试中表现出色，包括文本分类、信息检索、文档聚类和语义相似度评估等任务。bge-micro-v2的设计特别适合在计算资源受限的场景下进行高效的语义分析工作。

really-tiny-falcon-testing - 轻量级语言模型：文件大小不足10MB

GithubHuggingfaceMBlicensemittiny开源项目文件大小模型

really-tiny-falcon-testing是一个超轻量级语言模型项目，模型大小不超过10MB。该项目为资源受限环境和快速加载场景提供了高度便携、易于部署的小型模型选择。项目展示了如何在保持基本功能的同时显著减小模型体积，为自然语言处理任务提供了一种高效解决方案。

t5-efficient-tiny - 基于深层窄结构设计的轻量级自然语言处理模型

GithubHuggingfaceT5开源项目模型模型架构深度学习自然语言处理预训练模型

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。

Dmeta-embedding-zh - 提供多任务处理的句子相似度与特征提取模型

Dmeta-embeddingGithubHuggingface分类句子相似度开源项目模型特征提取重排序

此开源项目专注于实现多语言特征提取与文本分类的多任务模型，适用于多种MTEB数据集场景。模型实现句子相似度的有效评估，并在分类、聚类、再排序和检索任务中展现出良好的性能。采用多种数学计算方法，如余弦相似度、曼哈顿距离、欧氏距离等，确保结果的精确性与适应性。项目支持中英文文本处理，适用于学术研究及商业应用中的多种场景。

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