AdaSeq

完善的序列理解模型开发库，涵盖多种高级任务

AdaSeq ModelScope 序列理解命名实体识别 PyTorch Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

DeepSeek-Coder - 支持多种编程语言的高性能开源代码模型

AI编程助手DeepSeek CoderGithub代码生成开源项目性能评估模型训练

DeepSeek-Coder是一系列基于2T代码和自然语言数据训练的代码语言模型。提供1B至33B不同规模版本，支持项目级代码补全和插入。该模型在多种编程语言和基准测试中表现出色，支持87种编程语言，并在HumanEval、MBPP等评测中优于现有开源模型。

sae - 高效训练语言模型k稀疏自编码器的开源库

这是一个用于训练语言模型k稀疏自编码器(SAE)的开源库。它使用TopK激活函数实现激活稀疏，可扩展至大型模型和数据集，无需额外存储。该库支持加载HuggingFace Hub预训练SAE，提供命令行和编程接口，允许自定义hookpoint训练任意子模块。支持分布式训练，适用于大规模语言模型。

DNABERT - DNABERT：用于基因组DNA语言处理的双向编码器模型

BERTDNABERTGPUGithub基因组开源项目预训练模型

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。

DALM - 优化AI语言模型的开源自适应工具包

ArceeDALMGithubLlama-2-7b-hfRAG-end2endcontrastive learning开源项目

Arcee开源的领域自适应语言模型工具包（DALM）结合了RAG-e2e架构，实现LLM与向量存储的高效整合。该工具包支持Llama、Falcon和GPT等解码器，适用于特定领域的高级定制。工具包包括数据处理、训练和评估的完整代码库，支持对比学习和高效的检索生成联合训练。

flair - 一个易用的最先进自然语言处理和文本嵌入框架，支持多语言模型应用

FlairGithubPyTorch开源项目情感分析文本嵌入自然语言处理

Flair 是一个强大的自然语言处理库，支持命名实体识别、情感分析、词性标注等多种功能，并且支持多种语言。通过简易接口，用户可以轻松使用和整合多种词和文档嵌入，基于 PyTorch 框架进行模型训练和实验。Flair 还对生物医学文本有特殊支持，并提供最新的命名实体识别模型，性能媲美甚至超过当前最优结果。用户可以在 Hugging Face 平台上访问并试用这些模型。

seamless_communication - AI多语言实时表情语音翻译系统

AI模型GithubSeamless多语言翻译实时翻译开源项目语音翻译

Seamless Communication项目开发了一系列AI模型，包括SeamlessM4T、SeamlessExpressive和SeamlessStreaming，支持近100种语言的多模态、实时和富有表现力的翻译。该项目通过开源工具和数据集，为研究人员和开发者提供了强大的序列建模组件，推动了更自然、真实的跨语言交流技术发展。

deepseek-coder-1.3b-instruct - DeepSeek Coder 多语言支持的开源代码生成与补全模型

DeepSeek CoderGithubHuggingface代码语言模型商业使用多语言编程开源项目模型项目级代码补全

DeepSeek Coder 1.3B是一款基于2T tokens数据训练的开源代码语言模型，包含87%代码和13%中英文自然语言。该模型支持多种编程语言，提供项目级代码补全和填充功能，并在HumanEval等基准测试中展现出色性能。采用16K窗口大小，模型适用于各类开发场景，并支持商业用途。开发者可通过简单的API快速集成和使用这一强大的代码生成工具。

LLaMA2-Accessory - 全方位开源工具助力大规模语言与多模态模型研发

GithubLLaMA2-Accessory多模态大语言模型开源项目微调预训练

LLaMA2-Accessory是一个全面的开源工具包,专注于大规模语言模型和多模态语言模型的开发。该工具支持预训练、微调和部署,涵盖多种数据集和任务类型。工具包提供高效的优化和部署方法,并兼容多种视觉编码器和语言模型。其中还包含SPHINX,这是一个融合多种训练任务、数据领域和视觉嵌入的多功能多模态大型语言模型。

DeepSeek-Coder-V2 - 开源代码语言模型

AI模型DeepSeek-Coder-V2GithubMoE模型代码智能开源模型开源项目

DeepSeek-Coder-V2是一款性能出色的开源代码语言模型，在多项代码相关任务中展现了强大实力。该模型支持338种编程语言，拥有128K的上下文长度，采用混合专家(MoE)架构。提供16B和236B两种参数版本，在代码生成、补全和修复等任务中表现卓越，同时在数学推理和通用语言任务中也展现出强大能力，为代码智能领域带来重要进展。

deepseek-coder-6.7B-base-AWQ - 大规模训练的代码语言模型，支持项目级代码补全和填充

GithubHuggingfaceIris数据集PyTorch开源项目模型模型训练深度学习神经网络

deepseek-coder-6.7B-base是一个在2万亿token上训练的大规模代码语言模型。采用16K窗口大小和填空任务训练，支持项目级代码补全和填充。在多个编程语言基准测试中表现优异，擅长代码补全、生成和理解。模型由87%的代码和13%的中英文自然语言构成，可支持多语言编程任务。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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