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cybertron

纯Go语言实现的自然语言处理工具包 支持多种预训练模型

Cybertron是一个基于spaGO构建的纯Go语言包,为开发者提供简单接口使用NLP技术,无需其他编程语言或复杂框架。该项目支持使用HuggingFace模型库中的预训练Transformer模型,主要用于推理。Cybertron兼容BERT、ELECTRA等多种模型,可应用于文本分类、问答、文本生成等任务。它支持服务器模式和库模式两种使用方式,为Go开发者提供了便捷的NLP解决方案。

kobert-base-v1 - 为韩语自然语言处理优化的BERT模型
BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理韩语
KoBERT是SKT Brain开发的韩语BERT模型,针对韩语特性进行了优化。这一预训练模型为文本分类、命名实体识别等韩语自然语言处理任务提供了有力支持。作为开源项目,KoBERT在GitHub上提供了完整代码和文档,方便研究人员和开发者使用和研究。
BioGPT - 预训练Transformer模型为生物医学文本提供强大工具
BioGPTGithubTransformer开源项目生物医学文本自然语言处理预训练模型
BioGPT是一个针对生物医学文本的预训练Transformer模型。该模型在关系提取、文档分类和问答等下游任务中表现优异。项目提供预训练模型和特定任务的微调模型,可通过多种渠道获取。BioGPT支持文本生成、特征提取等多种应用场景,为生物医学自然语言处理研究提供了实用工具。
polyglot - 跨平台AI语言练习应用,支持智能语音合成与自定义功能
AI练习AzureChatGPTGithubPolyglot开源项目语言学习
Polyglot是一款使用ChatGPT和Azure AI技术的跨平台语言练习应用,适用于桌面端和Web。功能包括智能语音合成、聊天、暗黑模式和用户自定义,大幅提升语言训练体验。支持多种AI角色、语音识别和高亮功能,兼容macOS、Windows和Linux。
onnx-go - 面向Go语言的ONNX模型解析和运行接口
GithubGorgoniaGo语言ONNX开源项目深度学习神经网络
onnx-go项目提供了一个Go语言接口,用于解析和运行ONNX二进制模型,帮助开发者轻松集成机器学习功能。虽然其API仍然是实验性的,但它不需要数据科学方面的专业知识。该项目已停止维护,且随着深度学习领域的发展,预计会被新的解决方案取代。
golem - GPT-3.5与GPT-4 API接入与自定义对话界面
DetaDockerGPT-3.5GPT-4GithubGolem开源项目
Golem是一个开源对话接口替代方案,支持GPT-3.5和GPT-4 API接入。其主要功能包括自定义用户界面、暗模式、消息删除、收藏对话和消息搜索等。对话数据保存在用户的个人云端,支持跨设备同步和聊天记录共享。Golem还支持通过环境变量和Docker配置运行,并计划未来添加外部知识、多语言和插件支持功能。
ModelCenter - 高效实现大规模预训练语言模型的开源工具
GithubModelCenter低资源分布式训练大语言模型开源项目高效实现
ModelCenter是一个开源的预训练语言模型实现工具。它基于OpenBMB/BMTrain后端,支持高效低资源的模型使用和分布式训练。相较于其他框架,ModelCenter在代码封装、环境配置、内存利用和训练速度等方面都有明显优势。该工具支持BERT、GPT、T5等多种主流预训练模型,并提供简洁易用的API接口。
bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型,旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练,使其能学习句子的双向表示,适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练,BERT在各类任务中展现出卓越表现,但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
electra-large-generator - 基于判别器架构的高效预训练语言模型
ELECTRAGithubHuggingface开源项目文本编码模型神经网络自监督学习语言预训练
ELECTRA是一种自监督语言表示学习方法,采用判别器替代传统生成器架构进行预训练。该模型可在单GPU环境运行,通过区分真实和生成的输入标记进行训练。在SQuAD 2.0等基准测试中取得了显著成果,支持分类、问答和序列标注等下游任务的微调。
gotch - Go语言深度学习框架 基于PyTorch C++ API的高性能实现
GPU支持GithubPytorch开源项目张量操作深度学习神经网络
Gotch是基于PyTorch C++ API (Libtorch)开发的Go语言深度学习框架。它实现了全面的张量操作、动态计算图、JIT接口和预训练模型加载等功能,同时支持CPU和GPU。Gotch采用纯Go API设计,便于构建和训练神经网络模型,适合深度学习研究和应用开发。
How-to-use-Transformers - 介绍Transformers库的自然语言处理应用教程
BERTGithubHugging FacePython库Transformers开源项目自然语言处理
该项目提供了由Hugging Face开发的Transformers库的快速入门教程,支持加载大部分预训练语言模型。教程涵盖自然语言处理背景知识、Transformers基础和实战案例,包括pipelines、模型与分词器使用、微调预训练模型及序列标注任务等。示例代码展示了句子对分类、命名实体识别、文本摘要等任务的实现,适合机器学习和NLP开发者参考。
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