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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。

transfer-learning-conv-ai - 使用迁移学习构建最先进的对话式 AI
Conversational AIGithubHuggingFaceOpenAI GPTTransfer Learning开源项目预训练模型
transfer-learning-conv-ai项目提供了一套完整的代码库,使用OpenAI GPT及GPT-2模型通过迁移学习技术培训对话型AI代理。用户可以在1小时内完成模型训练,还可以直接使用预训练模型。本代码库支持在单GPU或多GPU下训练,并兼容Docker环境。适合参与NeurIPS 2018对话竞赛。
TinyStories-33M - 基于GPT-Neo架构的开源文本生成模型
GPT-NeoGithubHuggingfaceTinyStories开源项目数据集文本生成模型模型训练
该模型以TinyStories数据集为基础,采用GPT-Neo架构进行训练,可通过API简便生成文本,广泛应用于自然语言处理任务。
Yi-1.5-6B - 提高编码数学与推理性能的AI模型升级
AI模型GithubHuggingfaceYi-1.5开源开源项目技术性能模型预训练
Yi-1.5经过优质语料库的持续预训练和多样化微调,提升了在编码、数学、推理等方面的能力,保持良好的语言理解与常识推理。在多项基准测试中表现突出,不仅在同类开源模型中优越,也在某些测试中超越更大规模的模型。Yi-1.5提供多个Chat与Base模型版本,适用多种应用场景,可通过链接快速获取与部署,为现代AI应用提供有力支持。
Yi - Yi系列打造领先的开源双语大语言模型
01.AIGithubYi双语大语言模型开源开源项目
Yi项目旨在开发新一代开源双语大语言模型。基于3T多语言语料训练,Yi系列模型在语言理解、常识推理和阅读理解等方面表现优异。Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval排行榜上位居第二,仅次于GPT-4 Turbo。Yi基于Transformer和Llama架构,通过独特的训练数据、流程和基础设施实现了卓越性能。
Flux-Prompt-Enhance - 文本生成技术提升Prompts表现
GithubHuggingfacegoogle-t5/t5-basetext2text-generationtransformers开源项目模型模型检查点语言模型
该项目通过整合transformers库和Google T5模型,强化了Prompts的生成效果。使用gokaygokay的Flux-Prompt-Enhance模型,加强了文本的丰富性和描述性,尤其适合创意与内容生成领域。支持多语言能力,依据前缀指令生成详尽自然的文本,适用于研究者与开发者在自然语言处理任务中的应用,推动AI内容生成的创新。
T5ForConditionalGeneration-correct-vocab-calibrated - T5条件生成模型的词汇校准优化
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡自然语言处理
这是一个基于Hugging Face Transformers库的T5条件生成模型,通过词汇校准进行了优化。该模型致力于提升文本生成任务的性能,尤其注重词汇准确性。它可应用于摘要生成、问答和文本翻译等多种下游任务。虽然模型的具体细节、训练过程和评估结果尚未完全披露,但其应用潜力值得关注。用户在使用时应当了解模型可能存在的偏见和局限性。
gemma-2b - 轻量级开源语言模型实现高效文本生成
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma-2b是Google开发的轻量级开源语言模型,采用Gemini技术。这个2B参数的基础版本可在资源受限环境中部署,支持问答、摘要和推理等文本生成任务。模型在多项基准测试中表现优异,并重视伦理和安全。Gemma-2b为开发者提供微调和创新机会,推动AI技术普及。
GrammarGPT - 开源大模型探索中文语法纠错的新领域
GithubGrammarGPT中文语法纠错开源大语言模型开源项目数据集构建监督微调
GrammarGPT是一个基于开源大语言模型的中文语法纠错系统。该项目采用混合数据集进行监督微调,结合了ChatGPT生成的数据和人工标注的数据。它提出了一种启发式方法引导ChatGPT生成非语法性句子,并运用错误不变增强技术提升模型纠正中文母语者语法错误的能力。这一创新为开源大模型在中文语法纠错领域的应用开辟了新的可能。
starcoder2-15b-GPTQ - 支持600多种编程语言的大规模代码生成模型
GithubHuggingfaceStarCoder2代码生成开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
starcoder2-15b-GPTQ是一个经GPTQ量化的15B参数代码生成模型,支持600多种编程语言。它采用分组查询注意力机制和滑动窗口注意力,具有16,384个token的上下文窗口,在4万亿以上token上训练。模型可生成代码片段,但可能存在缺陷,使用时需谨慎。提供多种精度和量化版本,适应不同硬件需求。
Yi-6B - 开源双语大型语言模型的性能和应用
GithubHuggingfaceYi series人工智能大语言模型开源开源项目机器学习模型
Yi系列模型是01.AI从头自主训练的开源大型语言模型,支持双语,适用于语言理解、常识推理和阅读理解。Yi-34B-Chat在多项评估中表现出色,仅次于GPT-4 Turbo,而Yi-34B在开源模型中名列前茅。该系列模型采用Transformer架构,结合高质量训练数据集和高效管道,适合广泛的个人、学术和商业用途,支持在多个平台试用。
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