DNABERT

DNABERT：用于基因组DNA语言处理的双向编码器模型

DNABERT 基因组预训练模型 GPU BERT Github 开源项目

DNABERT提供完整的源码、使用示例、预训练和微调模型，适用于各类基因组DNA语言处理任务。该项目利用Huggingface的扩展工具，增添了多任务支持和高效的可视化功能。最新版DNABERT-2不仅提升了多物种基因组的处理能力，还发布了全面的Genome Understanding Evaluation (GUE)基准测试，涵盖28个数据集。

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介绍相关项目

kobert - 优化韩语自然语言处理的BERT预训练模型

AutoModelAutoTokenizerGithubHuggingfaceKoBERTtransformers开源项目模型韩语模型

KoBERT是一个针对韩语自然语言处理任务优化的BERT预训练模型。该项目基于SKTBrain的原始KoBERT进行改进，提供了简化的使用方法。开发者可通过transformers库的AutoModel和AutoTokenizer轻松加载模型和分词器。KoBERT为韩语文本处理提供了有力工具，可提升多种NLP任务的性能。该项目采用Apache-2.0许可证发布，专门支持韩语。

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。

Transformers-for-NLP-2nd-Edition - BERT到GPT-4的Transformer模型详解

BERTGPT-4GithubOpenAI APITransformers-for-NLP-2nd-Edition开源项目机器学习

本项目涵盖了从BERT到GPT-4的Transformer模型，提供了在Hugging Face和OpenAI环境下的微调、训练及提示工程示例。还包括ChatGPT、GPT-3.5-turbo、GPT-4和DALL-E的使用示例，包括语音到文本、文本到语音、文本到图像生成等内容。详述了GPT-4 API提示工程和最新平台更新，提供实用的指导与教程。

Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合

GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型

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。

10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目

GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估

本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型，支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息，帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。

bert-multilingual-go-emtions - 多语言情感分类模型，支持高效识别28种情感

BERTGithubGoEmotionsHuggingface多语言开源项目情感分类模型模型性能

该BERT模型经过微调，可在GoEmotions数据集上进行中英跨语言情感分类，支持28种情感类别，如喜悦、愤怒、爱等。模型在验证集上表现出85.95%的高准确率，训练过程结合了英语和机器翻译的中文样本，通过两阶段方法提升性能，包含初始训练和高置信度样本回馈再训练。

deberta-large - DeBERTa模型利用解耦注意力机制提升自然语言理解能力

DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软模型注意力机制自然语言处理语言模型

DeBERTa是微软开发的预训练语言模型,基于BERT和RoBERTa进行改进。该模型引入解耦注意力和增强型掩码解码器,在80GB训练数据上优化后,在多数自然语言理解任务中超越BERT和RoBERTa。DeBERTa在SQuAD和GLUE等基准测试中表现出色,其中DeBERTa-V2-XXLarge版本在多项任务上达到顶尖水平。研究者可通过Hugging Face的transformers库使用和微调DeBERTa模型。

UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案

BERTGithubUltraFastBERT开源项目机器学习神经网络语言模型

UltraFastBERT是一个开源项目，旨在通过创新的快速前馈（FFF）层设计实现BERT语言模型的指数级加速。项目提供了完整的训练代码，以及在CPU、PyTorch和CUDA平台上的高效实现。包含训练文件夹、各平台基准测试代码，以及UltraFastBERT-1x11-long模型的配置和权重，可通过HuggingFace轻松加载使用。研究人员可以方便地复现结果，并进一步探索该突破性技术在自然语言处理领域的广泛应用潜力。

MotionBERT - 多任务人体运动表征学习框架

GithubMotionBERT人体动作表示姿态估计开源项目深度学习计算机视觉

MotionBERT是一个多任务人体运动表征学习框架，整合了3D人体姿态估计、基于骨骼的动作识别和人体网格恢复等任务。该项目提供预训练模型和下游任务实现，支持自定义视频推理和生成以人为中心的视频表征。MotionBERT在多个基准测试中展现出优异性能，为人体运动分析研究提供了一个统一且高效的解决方案。

BERTopic - 高效的Transformers主题建模，支持多种模式

BERTopicGithubPythonc-TF-IDFtransformers主题建模开源项目

BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术，能够生成易于解释的密集主题聚类，同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法，如有监督、半监督和无监督模式，具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型，并支持多语言处理，适应不同应用场景。

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