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ProphetNet

微软自然语言生成研究项目概述

ProphetNet是微软亚洲研究院NLC团队开发的自然语言生成研究项目。它包含多个子项目,涉及预训练模型、基准测试、生成器-排序器联合学习、段落去噪、自回归扩散模型等技术。该项目为自然语言生成领域提供了丰富的研究资源和实现工具。

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。
Rocinante-12B-v1.1-GGUF - 基于12B参数的开源文本生成语言模型
GithubHuggingfaceRocinante人工智能开源项目文本生成模型聊天模板语言模型
Rocinante-12B-v1.1-GGUF是一个基于12B参数的开源语言模型,支持ChatML、Alpaca和Mistral等多种聊天模板。该模型具备丰富的词汇量和叙事能力,通过调整采样参数可实现不同风格的文本生成。项目开源并提供多种量化版本,适合用于文本创作和对话生成等场景。
Themis - 新一代多功能自然语言生成评价模型,支持个性化和参考无关评估
GithubHuggingfaceThemis多样性开源项目模型灵活性自然语言生成评估性能
Themis是一个8B参数的大型语言模型,设计用于自然语言生成评价,在多样性、评估独立性和灵活性方面表现出色。该模型能够处理问答评价等非常见任务,并支持个性化评估标准,提供详细的分析与解释。在SummEval、Topical-Chat、SFRES等多种NLG任务中,Themis的表现优于包括GPT-4在内的现有模型。详见相关论文中的实验结果和详细信息。
nixtla - 精准的时间序列预测和异常检测,适用于多领域的生成式预训练模型
GithubTimeGPT开源项目异常检测时间序列零样本推理预测
TimeGPT是一款生成式预训练模型,专注于时间序列分析,支持零样本推断。该模型可应用于零售、电力、金融、物联网等多个领域,通过简洁的代码实现精准的预测与异常检测。TimeGPT提供灵活的API访问,兼容多种编程语言和平台。基于大规模数据集的训练,它在多种频率下的预测表现卓越,特别适合需要快速、精确时间序列分析的应用。
Long-Novel-GPT - 基于GPT的大语言模型长篇小说生成器
API调用成本GithubLong-Novel-GPT反思循环开源项目结构化写作长篇小说生成器
Long-Novel-GPT通过层次化的大纲、章节和正文结构生成高质量的长篇小说,利用GPT等大语言模型确保剧情连贯。同时,通过上下文管理与反思循环功能,实现自我优化和成本控制。支持从生成小说名、章节到正文的全过程,最新版本支持更优的prompt表现和手动修改。下载并使用Long-Novel-GPT,体验从初步构想到完整小说的AI写作之旅。
PowerInfer - 消费级GPU上大型语言模型高效推理引擎
GPU加速GithubPowerInfer大语言模型局部性设计开源项目混合CPU/GPU使用
PowerInfer是一款在个人电脑上针对消费级GPU设计的高效大型语言模型(LLM)推理引擎。它结合激活局部性原理和CPU/GPU混合技术,通过优化热/冷激活神经元的处理方式,显著提高推理速度并降低资源消耗。软件还融入了适应性预测器和神经元感知技术,优化了推理效率和精度,支持快速、低延迟的本地模型部署。
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。
generative-qa-model - 简述AI问答模型的生成式技术
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡模型说明环境影响训练细节
该生成式问答模型基于transformers库,提供开发背景、用途、训练方案及评价标准的信息,帮助了解使用方法并识别潜在风险和局限性。
MAP-NEO - 开源大语言模型 性能卓越且训练过程透明
GithubMAP-NEO大型语言模型开源开源项目性能评估训练数据
MAP-NEO是一个完全开源的大语言模型,其预训练数据、处理流程、脚本和代码均可获取。该模型在4.5T英中文数据上训练,性能与LLaMA2 7B相当。在推理、数学和编码等任务中,MAP-NEO表现优异。项目公开了训练全过程,包括检查点、分词器、语料库和优化代码,为大语言模型研究提供了宝贵资源。
ProteusV0.2 - 基于OpenDalleV1.1的高级AI图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceProteusV0.2图像生成开源项目模型深度学习计算机视觉
ProteusV0.2是基于OpenDalleV1.1的进阶AI图像生成模型。通过22万张GPTV标注图像微调和1万对高质量AI图像DPO优化,该模型大幅提升了提示词理解和创作能力。ProteusV0.2在复杂面部特征、皮肤纹理以及超现实、动漫、卡通等风格领域均表现卓越,为AI图像生成技术带来新的突破。
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