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gpt-ya2-v2

基于kpriyanshu256数据集优化的文本生成模型

gpt-ya2-v2利用kpriyanshu256数据集对gpt2模型进行微调,提高了文本生成的因果语言建模性能。主要训练参数包括学习率5e-05和批量大小8,采用Adam优化器和线性学习率调度。模型在测试中达到36.91%的准确性,展示了在文本生成任务中的有效性。

gpt-llm-trainer - AI模型训练自动化工具 从任务描述到高性能模型
AI训练GPT-3.5GithubLLaMA 2开源项目数据集生成模型微调
gpt-llm-trainer是一个AI模型训练自动化工具,简化了从任务描述到高性能模型的开发流程。该工具利用Claude 3或GPT-4生成数据集,为LLaMA 2或GPT-3.5模型创建系统提示并进行微调。gpt-llm-trainer通过自动化处理复杂的技术细节,使AI模型开发变得更加简单高效,适合快速开发特定任务AI模型的需求。
P-tuning-v2 - 深度提示调优技术提升小型模型性能 媲美传统微调方法
GithubP-tuning v2参数效率开源项目提示调优深度学习自然语言处理
P-tuning v2是一种创新的提示调优策略,通过深度提示调优技术为预训练Transformer的每层输入应用连续提示。这种方法显著提升了连续提示的容量,有效缩小了与传统微调方法的性能差距,尤其在小型模型和复杂任务中表现突出。研究表明,P-tuning v2在BERT和RoBERTa等模型上取得了优异成果,在多项NLP任务中达到了与微调相当的水平,为发展参数高效的模型调优技术开辟了新途径。
Awesome-GPTs - OpenAI平台GPT模型精选资源库
AI助手GPTsGithubOpenAI写作辅助学习工具开源项目
Awesome-GPTs汇集OpenAI平台上创新实用的GPT模型,涵盖学术研究、写作、教育、编程等多个领域。该项目展示顶级GPT模型,鼓励社区参与,为AI爱好者和开发者提供探索和分享平台。用户可根据需求选择合适的GPT工具,提升工作效率和学习体验。
gpt2-small-spanish - 基于GPT-2的西班牙语自然语言处理模型
GPT-2GithubHuggingface开源项目模型神经网络训练自然语言处理西班牙语模型迁移学习
GPT2-small-spanish是一个基于GPT-2 small架构的西班牙语语言模型,通过在西班牙语维基百科数据集上进行迁移学习和微调而成。该模型耗时70小时训练完成,支持文本生成等自然语言处理任务。模型由Datificate团队基于Pierre Guillou的GPorTuguese-2项目开发,在庆熙大学IAI实验室完成训练。作为开源项目,该模型为西班牙语NLP应用提供了重要的基础支持。
build-nanogpt - 从零构建GPT-2模型的开源教学项目
GPT-2GithubnanoGPT开源项目机器学习深度学习语言模型
build-nanogpt是一个开源教学项目,演示如何从零构建GPT-2模型。通过详细的Git提交记录和YouTube视频讲解,项目展示了124M参数GPT-2模型的完整构建过程。用户可在约1小时内重现模型,并可扩展至GPT-3规模。项目还提供模型训练示例、FAQ和勘误表,是深入理解大型语言模型原理的实用资源。该项目适合对大型语言模型感兴趣的开发者和研究人员,不仅提供了代码实现,还包含详细的解释和实践指导,有助于深入理解现代自然语言处理技术。
CalmeRys-78B-Orpo-v0.1 - 高级文本生成模型,适用于多任务应用
CalmeRys-78B-OrpoGithubHuggingfaceOpen LLM Leaderboard开源项目文本生成机器学习模型精度
CalmeRys-78B-Orpo-v0.1是一款微调自MaziyarPanahi/calme-2.4-rys-78b的模型,利用mlabonne/orpo-dpo-mix-40k数据集,支持角色扮演、推理等多种文本生成场景,具备较高准确率和长文本连贯性。
YAYI - 多任务中文预训练模型,增强对话和分析功能
Github人工智能多轮对话开源开源项目指令微调雅意大模型
雅意大模型通过深度微调媒体宣传、舆情分析、公共安全等领域数据,提升了中文对话和领域分析能力。开源项目促进了中文预训练大模型社区的发展,支持全参数和LoRA微调,提供多轮对话和插件功能。基于高质量数据集训练,适用于中文多领域任务,具备优异的自然语言处理性能,持续优化安全性和拒识能力。
t5-base-finetuned-sst2 - 优化GLUE SST-2数据集准确率的高效文本分类模型
GLUE SST-2GithubHuggingfaceT5准确率开源项目模型模型细节训练过程
T5-base-finetuned-sst2是一个在GLUE SST-2数据集上微调的文本分类模型,准确率达到93.23%。该模型基于编码-解码结构,通过多任务的无监督和有监督学习预训练,将任务转化为文本到文本的格式。在训练中,使用了特定的标记化策略和超参数设置,促进模型快速收敛。适合高效处理文本分类任务的应用场景,提供了对现有分类工具的优化方案。
SkyText-Chinese-GPT3 - 中文GPT-3预训练模型多功能应用
GithubNLP技术SkyText中文GPT3奇点智源开源项目预训练大模型
SkyText项目推出的中文GPT-3预训练模型,具备聊天、问答、中英互译等多种功能,支持内容续写、对对联、写古诗、生成菜谱等多种应用。模型经过30多道数据清洗流程,采用创新的中文编码方式,以确保高质量的语料和模型效果。该项目提供了13亿参数和2.6亿参数两种版本,用户可选择不同参数规模的模型进行体验。
gpt-neo-125m - 轻量级自然语言生成模型
EleutherAIGPT-NeoGithubHuggingface开源项目文本生成模型深度学习自然语言处理
GPT-Neo 125M是EleutherAI团队基于GPT-3架构开发的轻量级自然语言处理模型,拥有1.25亿参数。该模型在Pile数据集上经过3000亿token的训练,能够生成连贯文本,适用于多种NLP任务。尽管规模较小,但性能优异。值得注意的是,由于训练数据的多样性,使用时需谨慎筛选输出内容,以避免潜在的偏见或不当表述。
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讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

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