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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。

text-generation-webui - 功能丰富的大型语言模型Web界面
AI对话GithubText generation web UI大语言模型开源项目自然语言处理
text-generation-webui是一个基于Gradio的Web界面,用于运行和管理大型语言模型。它提供多种界面模式,支持多个模型后端,可快速切换模型,具有丰富的扩展功能,并支持LoRA微调。该项目集成了Transformers库,支持4-bit和8-bit精度加载,还提供兼容OpenAI的API服务器。这是一个致力于成为文本生成领域领先开源解决方案的项目。
aya-expanse-32b-GGUF - 多语言文本生成模型的量化版本与适用策略
CohereForAIGithubHuggingface嵌入输出权重开源项目文件下载文本生成模型模型量化
该项目涵盖了使用llama.cpp量化的aya-expanse-32b多语言文本生成模型。提供多种量化版本,用户可根据硬件需求选择合适的文件,优化性能与速度。项目详细介绍量化方法与使用建议,以提高文本生成质量,限定于非商业用途。
chinese_speech_pretrain - 中文语音预训练模型,wav2vec 2.0和HuBERT的开源实现
GithubHuBERTWenetSpeechwav2vec 2.0中文语音识别开源项目语音预训练模型
chinese_speech_pretrain项目开源了基于WenetSpeech数据集训练的中文语音预训练模型。项目包含wav2vec 2.0和HuBERT的BASE与LARGE版本,均使用1万小时多样化中文语音数据训练。模型在自动语音识别任务中表现优异,尤其适合低资源场景。项目提供模型下载及使用指南,可用于语音识别、语音合成等研究领域。
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目
Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发,提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型,专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练,显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度,实现人类偏好对齐,提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用,如对话系统和文本分析等。
llama3-8B-slerp-med-chinese - 实现多语言文本生成的高级模型整合
GithubHuggingfaceLazyMergekitllama3中文医疗开源项目模型模型合并
llama3-8B-slerp-med-chinese通过LazyMergekit将WiNGPT2-Llama-3-8B-Base与JSL-MedLlama-3-8B-v1.0模型进行合并,支持中、英、法三种语言的文本生成。该项目采用slerp合并方法和bfloat16数据类型,旨在提供高效多样的语言生成能力,开发者可通过Python轻松实现加载与运行。
Recurrent-LLM - RecurrentGPT 模拟 LSTM 实现无长度限制文本生成
AI As ContentsGithubRecurrent-LLMRecurrentGPTTransformer开源项目长短时记忆
RecurrentGPT 模拟 LSTM 的长短时记忆机制,解决了 GPT 生成文本长度受限的问题。每次生成时段文本并更新记忆,便于用户观测和修改。这提高了文本生成的可解释性和互动性,并展示了其在互动小说和个性化内容创作中的潜力。RecurrentGPT 运用了认知科学和深度学习的流行设计概念,推动了下一代计算机辅助写作系统的发展。
Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目
Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练
Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码,包含MAP-CC(8000亿中文token预训练数据集)、CHC-Bench(中文难例指令理解基准测试)和CT-LLM(2B参数中文中心语言模型)。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法,为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。
gpt-neox-20b - EleutherAI开发的大规模开源语言模型
GPT-NeoX-20BGithubHuggingface人工智能大规模语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
GPT-NeoX-20B是EleutherAI开发的200亿参数大规模语言模型。模型基于The Pile数据集训练,采用与GPT-3相似的架构,包含44层Transformer结构。作为研究导向的开源模型,支持下游任务开发和模型微调,但仅限于英语语言处理,且未经过人类反馈优化,不适合直接用于产品部署。
Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2.5模型实现多语言支持与优化长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大模型开源项目指令微调模型量化模型
Qwen2.5模型具备多语言支持和改良的长文本处理能力,增强了编程、数学及指令执行的表现。其GPTQ-8位量化模型支持最长128K上下文与最高生成8192个令牌,提供因果语言模型架构,适合多领域应用。支持29种语言,包括中文、英语和法语,为开发者提供多样化的功能。
Gemma-2-9B-Chinese-Chat - 首个专为中英文用户优化的指令调优模型
Gemma-2-9B-Chinese-ChatGithubHuggingfaceroleplaying中文学习工具使用开源项目模型语言模型
Gemma-2-9B-Chinese-Chat是基于Google Gemma-2-9b-it的指令调优语言模型,适用于中文和英文用户。通过ORPO优化算法和10万对偏好数据进行微调,提升了角色扮演、工具使用等能力,减少中文提问英文回答的问题,改善中英文混杂现象。该模型支持多种场景应用,如模拟对话、数学运算、文字创作等,并提供GGUF文件和ollama模型的下载与使用,以及于Hugging Face存储库的下载和在线演示。
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