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koelectra-base-v3-discriminator

韩语ELECTRA预训练判别器模型

koelectra-base-v3-discriminator是第三代韩语ELECTRA预训练语言模型判别器,采用base规模参数配置。模型内置韩语文本处理功能,通过tokenizer实现文本标记化和ID转换,主要应用于文本分类、伪造内容检测等自然语言处理任务。项目采用Apache 2.0许可证开源发布。

open-korean-instructions - 韩语指令数据集,用于语言模型训练
ChatGPTGPTGithubOpen Korean Instructions开源项目번역 데이터셋한국어
本项目收集了多个开放的韩语指令数据集,用于语言模型训练,包括KoAlpaca和ShareGPT等翻译数据。同时还包含GPT生成的多种数据,以提升模型性能。如有新的数据,请通过PR提交。
deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术
DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型
DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台,支持多语种和多数据集,包括英语、日语和韩语,适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南,旨在简化用户的使用过程,并能灵活定制个性化的语音合成应用。
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。
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。
openai-detector - AI生成内容检测器,精准识别机器生成文本
AI文本分类AI检测GithubOpenai Detector制作Pull Request安装指南开源项目
Openai Detector是一款用于检测和识别由AI生成文本的工具,提供高精度的判定结果。支持pip安装,简单易用,可有效检测长达1000字符的文本。该项目以Apache 2.0许可发布,并欢迎社区贡献。用户亦可通过Colab在线体验。
PyKoSpacing - PyKoSpacing:Python包实现高精度韩文文本自动分词
GithubPyKoSpacing准确率开源项目文本预处理深度学习自动分词
PyKoSpacing利用深度学习模型,提供高精度的韩文文本自动分词,适用于在线短信和社交媒体文本。通过大规模语料库训练,PyKoSpacing在多种语料测试中展现了高准确率,支持多种安装方式及灵活的参数设置,以优化不同场景的分词效果。
HanLP - 面向多语种的生产环境自然语言处理工具,支持PyTorch与TensorFlow
GithubHanLPPyTorchTensorFlow多语种开源项目自然语言处理
HanLP是一款面向生产环境的多语种自然语言处理工具,基于PyTorch和TensorFlow双引擎。支持130种语言和多种NLP任务,包括分词、词性标注、命名实体识别和依存句法分析等。HanLP的预训练模型持续更新,并提供RESTful API和native API,适用于敏捷开发和移动应用。
SpeechTokenizer - 将语音标记化统一的开源工具
GithubRVQSpeechTokenizer开源项目语音信息处理语音标记器语音语言模型
SpeechTokenizer 是一个开源的语音标记化工具,采用编码器-解码器架构和残差向量量化技术,统一了语义和声学标记。该项目能够分层分离语音信息的不同方面,为语音语言模型提供更精确的输入。它提供了在 LibriSpeech 和 Common Voice 数据集上训练的模型,支持 16kHz 单声道语音处理。项目开源了训练代码和预训练模型,可用于语音处理研究和应用开发。
Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具
GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络
为中文用户提供高效的文本分类解决方案,支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型,涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程,通过下载与调用数据,实现多标签分类和文本相似度计算,简化复杂的自然语言处理任务。
lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架
GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM开源项目
该项目提供统一框架,用于评估生成式语言模型,通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项,旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等,也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。
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