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rinalmo

基于BERT的非编码RNA预训练模型助力RNA结构预测

RiNALMo是一种基于BERT架构的非编码RNA预训练语言模型。该模型在3600万条独特ncRNA序列上使用掩码语言建模进行训练,可有效应用于RNA结构预测。模型包含33层、1280个隐藏单元和20个注意力头,总参数量达6.5亿。RiNALMo可用于RNA序列特征提取、序列和核苷酸级别的分类回归任务,以及RNA接触预测等多种下游应用。

Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24 - 全新升级的俄英双语大语言模型 内置RAG检索增强功能
GithubHuggingfaceRAG技术Vikhr-Nemo人工智能开源项目机器学习模型语言模型
Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R是一个基于Mistral-Nemo的开源语言模型,针对俄语和英语进行了深度优化。模型通过SFT和SMPO方法训练,具备推理分析、文本生成、代码编写等多项能力。其特色在于支持RAG检索增强和128K长文本处理,在俄语基准测试中接近gpt-4o-mini水平。该项目完全开源,包含训练代码和数据集。
mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7 - mDeBERTa-v3模型实现多语言自然语言推理和零样本分类
GithubHuggingfacemDeBERTa-v3多语言开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类
mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7是一个支持100种语言的自然语言推理和零样本分类模型。它基于mDeBERTa-v3-base架构,通过XNLI和multilingual-NLI-26lang-2mil7数据集微调,包含27种语言的270多万个文本对。该模型在XNLI和英语NLI测试中表现优异,展现出卓越的跨语言迁移能力,为多语言NLP任务提供了强大解决方案。
roberta-large-snli_mnli_fever_anli_R1_R2_R3-nli - 基于RoBERTa-Large的多数据集自然语言推理模型
GithubHuggingfaceMNLIRoBERTaSNLI开源项目模型自然语言推理预训练模型
基于RoBERTa-Large架构的自然语言推理模型,通过SNLI、MNLI、FEVER-NLI和ANLI等数据集训练而成。模型用于判断文本间的蕴含关系,输出包括推理(entailment)、中性(neutral)和矛盾(contradiction)三种类别。支持使用Transformers库进行API调用,可进行批量数据处理。
biomed_roberta_base - RoBERTa衍生模型在生物医学NLP任务中展现优异性能
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目模型生物医学自然语言处理语言模型预训练
BioMed-RoBERTa-base是一个针对生物医学领域优化的语言模型,基于RoBERTa-base架构,通过对268万篇科学论文全文的持续预训练而成。该模型在文本分类、关系提取和命名实体识别等多项生物医学NLP任务中表现出色,比基础RoBERTa模型有显著提升。这为生物医学领域的自然语言处理研究提供了一个强大的预训练工具。
deberta-large-mnli - 基于DeBERTa架构的MNLI微调大型语言模型
BERTDeBERTaGithubHuggingface开源项目模型模型性能注意力机制自然语言处理
DeBERTa-large-mnli是一个针对MNLI任务微调的大型语言模型,基于DeBERTa架构开发。该模型采用解耦注意力机制和增强型掩码解码器,在多数自然语言理解任务中表现优于BERT和RoBERTa。在SQuAD和GLUE等基准测试中,DeBERTa-large-mnli展现出优异性能。这个模型适用于各种自然语言理解应用,可为NLP研究提供有力支持。
NeMo - 人工智能训练和部署平台
GithubNVIDIA NeMo多模态模型大语言模型开源项目热门生成式AI语音识别
NeMo框架是NVIDIA开发的一款云原生生成式AI框架,专为研究人员和使用PyTorch的开发者设计,支持大型语言模型、多模态模型、自动语音识别等多个领域。该框架能够利用现有代码和预训练的模型检查点,帮助用户高效创建和定制新的生成式AI模型。通过广泛的教程和文档,用户可以轻松开始使用NeMo框架,无论是在任何云端还是本地环境中。
LucaOne - 整合核酸和蛋白质语言的通用生物模型
GithubLucaOne下游任务开源项目生物基础模型统一核酸和蛋白质语言预训练任务
LucaOne是一个整合核酸和蛋白质语言处理的生物基础模型。通过多任务预训练,该模型实现了DNA、RNA和蛋白质序列的高效表示学习。在序列分类、结构预测等多个下游任务中,LucaOne展现出优异性能。项目开源了训练数据、代码和预训练模型,为生物信息学研究提供了实用工具。
roberta-base - RoBERTa预训练语言模型用于多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
RoBERTa是基于Transformer架构的预训练语言模型,在大规模英文语料上使用掩码语言建模进行训练。它采用动态掩码和大批量训练等优化策略,在GLUE基准测试中表现出色。RoBERTa适用于序列分类、命名实体识别等任务的微调,能学习双向上下文表示,为NLP应用提供强大的特征提取能力。
bertin-roberta-base-spanish - 创新抽样技术实现高效西班牙语模型训练
BERTINGithubHuggingfaceRoBERTa开源项目机器学习模型自然语言处理西班牙语
BERTIN项目采用创新的抽样技术从mC4数据集中提取高质量西班牙语语料,实现了以更少的步骤和数据量训练RoBERTa模型。该方法不仅提高了训练效率,还使模型在某些任务上超越了现有的最先进水平,为小团队在有限资源下开发大型语言模型提供了新思路。
BioLinkBERT-base - 结合文献和引用关系的生物医学预训练模型
BioLinkBERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型特征提取生物医学跨文档任务
BioLinkBERT-base模型利用PubMed文献和引用信息进行预训练,在多项生物医学NLP基准测试中达到了出色表现。它在知识密集型及跨文档任务中尤为有效,并可用于问题回答、序列分类和特征提取的微调应用。
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