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gpt2-medium-chinese

中文文本生成的可靠选择

GPT2-Medium中文版本是1.2GiB的语言模型,使用wiki2019zh_corpus训练,适合中文文本生成。该模型提供了详细的源代码和使用说明,支持中文内容创作,特别适合需要文本生成的项目。用户可以在Colab上进行试验,以简化文本生成过程。

HuatuoGPT-II - 创新医疗AI模型在中文医疗场景超越GPT-4
GithubHuatuoGPT2中文医疗人工智能医疗大语言模型开源项目领域适应
HuatuoGPT-II是一款面向医疗领域的大型语言模型,采用一阶段适应方法提升医学知识和对话能力。在多项医疗基准测试中表现优异,专家评估和最新医学执照考试中超越GPT-4。项目开源了多个版本模型、训练代码和部分数据,为医疗AI研究提供支持。
text2vec-large-chinese - 中文大规模句子相似性与特征提取模型
GithubHuggingfaceMacBERTtext2vectransformers句子相似度开源项目模型特征提取
基于text2vec衍生的中文模型,采用LERT替代MacBERT,提高句子相似性和特征提取效率。支持onnxruntime,发布于2024年6月25日。
openai-gpt - 开创性语言模型推动自然语言处理发展
GPTGithubHuggingfaceOpenAI开源项目模型自然语言处理语言模型预训练
OpenAI GPT是基于Transformer架构的开创性语言模型,采用无监督预训练方法。它在文本推理、语义相似度和阅读理解等多项自然语言处理任务中表现优异,为后续GPT系列奠定了基础。该模型使用12层Transformer结构,在BooksCorpus数据集上进行预训练。尽管存在一些限制,OpenAI GPT仍是自然语言处理领域的重要里程碑。
CDial-GPT - 大规模中文短文本对话数据集及中文预训练对话模型
CDial-GPTGithubLCCC中文对话数据集对话生成开源项目预训练模型
CDial-GPT 借助丰富的中文对话数据集和创新的机器学习技术为语言模型预训练提供解决方案。平台提供多样化的预训练模型,便于微调和实际应用,同时支持通过 HuggingFace 访问,适用于多场景如客服自动化和聊天机器人,推进中文自然语言处理的发展。
wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn - 中文自动语音识别模型提供广泛应用支持
Common VoiceGithubHuggingSoundHuggingfaceXLSR Wav2Vec2开源项目模型语音识别语音转录
该模型基于Common Voice、CSS10和ST-CMDS数据集,对facebook的wav2vec2-large-xlsr-53进行了微调,以实现中文自动语音识别。模型能够处理16kHz采样率的语音输入,可通过HuggingSound库直接进行语音转录或使用定制推理脚本。评估结果显示,模型在Common Voice测试数据集上WER为82.37%,CER为19.03%。感谢OVHcloud提供的GPU支持,该模型适用于医药、教育等领域语音数据处理。
chatgpt - 一个基于GPT-4技术的高级文本生成和分析工具
ChatGPTGithubOpenAIgpt-3.5-turbogpt-4开源项目性能评估
ChatGPT是由OpenAI提供的一种基于文本的人工智能助手,采用了先进的GPT-4模型,能够高效处理和生成自然语言内容。其独特的词汇和标记方法使其具备卓越的计算与生成能力,同时在编程任务上的表现经过了多轮人类评估测试验证,表现优异。更多有关模型性能和应用场景的信息,请点击相关链接。
mGPT - 基于GPT架构的大规模多语种自然语言处理模型
GPTGithubHuggingfaceMegatron多语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理
作为一个基于GPT-3架构的多语言处理模型,mGPT具备13亿参数量,覆盖25个语系的61种语言。模型采用Wikipedia和Colossal Clean Crawled Corpus作为训练数据,结合Deepspeed与Megatron框架实现并行计算,在低资源语言处理领域达到与XGLM相当的性能水平。模型训练过程中处理了488亿UTF字符,借助256个NVIDIA V100 GPU完成了为期14天的训练。
japanese-gpt2-small - rinna开发的轻量级日语自然语言处理模型
GPT-2GithubHuggingface开源项目文本生成日语模型机器学习模型自然语言处理
japanese-gpt2-small是rinna公司开发的轻量级日语GPT-2模型。该模型基于CC-100和日语维基百科数据集训练,采用12层768隐藏单元的Transformer架构。它使用SentencePiece分词器,适用于文本生成等多种自然语言处理任务。模型在V100 GPU上训练约15天,验证集困惑度达到21左右。作为日语NLP的预训练基础模型,japanese-gpt2-small为相关研究和应用提供了有力支持。
ChatLM-mini-Chinese - 小参数中文对话模型,支持低显存预训练,优化SFT和DPO性能
ChatLM-Chinese-0.2BGithubHuggingfaceRLHF优化SFT微调开源项目预训练
ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B,最低4GB显存即可实现预训练,512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集,包括SFT微调和DPO偏好优化,支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架,自实现trainer,支持单机单卡及多卡训练,并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用,为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。
mt0-small - 支持百种语言的神经网络文本生成器
GithubHuggingfacemt0-small多语言模型开源项目机器翻译模型自然语言处理语言推理
mt0-small是一个支持百种语言的文本生成模型,主要应用于自然语言推理、指代消解和句子补全等任务。模型可实现跨语言情感分析、问答系统和故事生成等功能,适用于自然语言处理研究与开发。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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