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AdaSeq

完善的序列理解模型开发库,涵盖多种高级任务

AdaSeq是由阿里巴巴达摩院开发的一体化序列理解工具库,构建在ModelScope之上。支持词性标注、分块、命名实体识别、实体类型化、关系抽取等多种任务。提供丰富的前沿模型和训练方法,优于许多现有框架。该库使用简便,只需一行命令即可生成模型,支持自定义模型和数据集。适用于研究人员和开发者,项目处于快速开发阶段,并提供多语言、多领域的数据集和在线演示。

DeepSeek-V2.5 - 集成通用与编程能力的先进语言模型
DeepSeek-V2.5GithubHuggingface代码生成函数调用大语言模型开源项目推理模型
DeepSeek-V2.5是一款整合了DeepSeek-V2-Chat和DeepSeek-Coder-V2-Instruct优势的语言模型。它在写作和指令执行等方面进行了全面优化,并在AlpacaEval、ArenaHard等多项评估中展现出卓越性能。该模型具备函数调用、JSON输出和FIM补全等实用功能,可广泛应用于推理和商业领域。通过创新架构设计,DeepSeek-V2.5在保证训练经济性的同时实现了高效推理,为用户提供了一个功能强大的语言模型解决方案。
evalscope - 综合性大语言模型评估开源工具
EvalScopeGithub可视化大语言模型开源项目模型集成评估框架
EvalScope是一个全面的大语言模型评估框架,集成了多种基准数据集和评估指标。该框架提供模型集成、自动评估和报告生成功能,并支持Arena模式和可视化分析。通过整合OpenCompass和VLMEvalKit评估后端,EvalScope实现了多模态评估能力。此外,它能与ModelScope SWIFT平台无缝对接,支持大模型的端到端开发流程。
awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理
该项目列出了多个优秀的开源项目和应用,均与Hugging Face库集成,为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库,提升自然语言处理任务的效率和效果。
MEGABYTE-pytorch - 多尺度Transformer模型实现百万字节序列预测
AI模型GithubMEGABYTEPytorchTransformer开源项目深度学习
MEGABYTE-pytorch是一个基于PyTorch实现的多尺度Transformer模型,专门用于预测百万字节长度的序列。该项目具有灵活的配置选项,支持多个本地模型,并整合了Flash Attention等先进技术。MEGABYTE-pytorch通过简洁的API接口实现长序列处理、模型训练和文本生成。此外,项目提供了基于enwik8数据集的训练示例,为开发者提供了实用参考。
OFA - 多任务优化的跨模态序列到序列预训练模型
GithubOFA图像字幕多模态开源项目文本生成预训练模型
OFA是一个支持中文和英文的序列到序列预训练模型,整合了跨模态、视觉和语言任务,支持微调和提示调优。其应用包括图像描述、视觉问答、视觉定位、文本生成和图像分类等。项目提供了详细的预训练和微调步骤、检查点和代码示例,以及在Hugging Face和ModelScope上的在线演示和Colab笔记本下载。欢迎社区参与改进和开发。
caduceus - 双向等变长程DNA序列建模的创新方法
CaduceusDNA建模Github双向等变基因组基准开源项目预训练模型
Caduceus是一种双向等变长程DNA序列建模技术,可处理长达131k的DNA序列。其反向互补等变架构无需数据增强即可高效建模。项目提供预训练模型和实验复现指南,包括人类基因组预训练和多项下游任务评估,展示了在基因组学领域的应用潜力。该项目开源了模型代码和预训练权重,提供了详细的使用说明和实验复现步骤,涵盖了基因组基准测试、核苷酸转换器数据集和单核苷酸多态性变异效应预测等多个评估方法。
1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包,旨在通过简化模型训练和应用,提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型,便于执行各种文本分析和生成任务。
awesome-deepseek-coder - DeepSeek Coder开源资源汇总助力智能代码开发
DeepSeek CoderGithub人工智能代码生成开源项目模型
本项目收集整理了DeepSeek Coder相关的开源资源,涵盖官方和社区开发的各种规模模型、量化版本及配套工具。DeepSeek Coder作为高效的代码生成和理解模型,广泛应用于智能编程辅助和代码补全等场景。开发者可通过此资源列表深入了解和使用DeepSeek Coder,促进AI辅助编程技术的应用与创新。
segformer-b3-finetuned-ade-512-512 - 改进版SegFormer模型,提升语义分割精度与效率
ADE20kGithubHuggingfaceSegFormerTransformers图像分割开源项目模型语义分割
SegFormer在ADE20k数据集上微调后,在高分辨率下展现出卓越的语义分割能力。它结合了层次Transformer编码器和轻便MLP解码器,通过ImageNet-1k预训练和后续微调,适合多样化的图像分割应用,提供多种版本以匹配不同需求。
DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型 多模态理解与复杂场景应用
DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型
DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型,为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等,并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模,支持基础和对话应用,可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证,为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。
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