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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。

ALMA-13B-Pretrain - 改进大型语言模型的翻译性能与偏好优化技术
ALMAGithubHuggingfaceLoRA微调对比偏好优化开源项目数据集机器翻译模型
ALMA基于新的翻译模型范式,初步在单语数据上进行精调,接着应用高质量的平行数据进行优化,从而显著提升大型语言模型的翻译效果。其最新版本ALMA-R采用了对比偏好优化(CPO),相较于传统监督精调,进一步提高了翻译的精度,可与GPT-4媲美。尤其是ALMA-13B-LoRA,通过过渡性精调和人类撰写的平行数据,确保了在专业翻译任务中的卓越表现。
RWKV-LM - 高性能并行化RNN,探索和应用RWKV模型
GithubRNNRWKVTransformer并行化开源项目性能
RWKV是一个高性能的并行化RNN,具有变换器级别的性能。该模型实现了快速的推理和训练速度,不依赖于传统的注意力机制,而是通过隐藏状态进行计算,优化了VRAM的使用,并支持处理无限长度的文本上下文。RWKV的这些特点使其在进行句子嵌入和处理复杂文本任务时显示出优越的能力。
OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步
AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理
OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列,旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练,采用先进的Transformer结构,实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力,适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估,且提供多种数据检查点,方便研究与开发。该项目得到多家机构支持,并在多个主要AI任务中表现优异。
NeMo-Aligner - NVIDIA开发的大规模语言模型对齐工具包
AI训练GithubNVIDIANeMo-Aligner开源项目模型对齐语言模型
NeMo-Aligner是NVIDIA开发的语言模型对齐工具包,支持SteerLM、DPO和RLHF等算法,用于调整模型以提高安全性和实用性。基于NeMo Toolkit构建,支持大规模GPU并行处理,提供监督微调和奖励模型训练等功能。与NeMo生态系统兼容,便于模型部署和进一步定制。
simlm-msmarco-reranker - SimLM预训练的高性能密集段落检索模型
GithubHuggingfaceSimLM信息检索密集段落检索开源项目模型自然语言处理预训练模型
simlm-msmarco-reranker模型采用简单的瓶颈架构,通过自监督预训练压缩段落信息。在MS-MARCO等数据集上表现优异,超越ColBERTv2等多向量方法。该模型仅需无标签语料库即可训练,适用于缺乏标记数据的场景。研究人员可以使用此模型计算查询和段落的相关性得分,应用于信息检索和文本排序任务。
LongLoRA - 探索大规模长上下文语言模型的高效训练与实用应用
GithubLLaMA2LoRALongAlpaca开源项目深度学习长上下文语言模型
LongLoRA项目开发了一种高效微调方法,处理大型长上下文语言模型,涵盖了从7B至70B的各种模型规模和LongAlpaca-12k实验性数据集。项目支持多种微调方式,在基凊测试中验证了模型性能,技术可应用于多种NLP任务,助力复杂语言处理。实现显著性能优势,为企业和研究人员在从机器翻译到自动摘要等NLP任务中提供了有效的解决方案。
MoRA - 大型语言模型的高效参数微调方法
GithubLoRAMoRA参数效率开源项目微调深度学习
MoRA是一种针对大型语言模型的参数高效微调技术,利用高阶低秩更新实现高效训练。该方法适用于数学推理、预训练等多种任务,并与LoRA等技术兼容。MoRA提供多种更新类型和目标模块配置,满足不同研究需求。项目包含实现指南和示例代码,便于快速应用。
recurrent-memory-transformer - 记忆增强型Transformer为Hugging Face模型提升长序列处理能力
GithubHugging FaceRecurrent Memory Transformer开源项目机器学习模型自然语言处理长文本处理
Recurrent Memory Transformer (RMT)是为Hugging Face模型设计的记忆增强型循环Transformer。通过在输入序列中添加特殊记忆标记,RMT实现了高效的记忆机制,能够处理长达1M及以上的token序列。项目提供RMT实现代码、训练示例和评估工具,在BABILong等长文本基准测试中表现优异,为研究长序列处理提供了有力支持。
rbt3 - 改进中文自然语言处理的全词掩蔽预训练模型
BERTGithubHuggingfaceRoBERTa-wwm-ext中文预训练全词遮蔽开源项目模型自然语言处理
rbt3是重新训练的三层RoBERTa-wwm-ext模型,采用全词掩蔽技术的中文BERT预训练模型,设计用于提升中文自然语言处理的效率。该模型加强了对完整单词的识别,从而提高填空任务的准确性和语言理解能力。由专业团队在开源基础上开发,支持fill-mask任务,并提供多种资源以支持后续研究。例如,Chinese MacBERT和Chinese ELECTRA可以在不同应用场景中提升自然语言处理性能。利用TextBrewer工具,可在该模型中实现知识蒸馏,进一步扩展其应用潜力。
muril-large-cased - 支持17种印度语言的BERT大规模预训练模型
GithubHuggingfaceMuRIL印度语言多语言开源项目模型自然语言处理预训练模型
MuRIL是基于BERT large架构开发的印度语言预训练模型,支持17种印度语言及其音译版本。模型通过整合翻译数据和音译语料进行训练,在PANX和问答等多项XTREME基准测试中超越XLM-R large的性能表现,可广泛应用于印度语言相关的自然语言处理任务。
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