t5-small

T5架构的轻量级多语言文本转换模型

机器翻译 Huggingface 模型 Github 开源项目自然语言处理文本摘要 ONNX格式 T5模型

t5-small是基于T5架构的轻量级多语言文本处理模型。该模型采用编码器-解码器结构，通过多任务预训练增强了迁移学习能力。支持英语、法语、罗马尼亚语和德语等语言，适用于文本摘要和翻译等任务。模型已导出为ONNX格式，便于跨平台部署。开发者可通过Transformers库调用t5-small进行多种自然语言处理任务。

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Huggingface

介绍相关项目

TinyLlama - 3万亿token训练的小型1.1B参数语言模型

AI预训练GithubTinyLlama开源项目模型评估语言模型

TinyLlama是一个使用3万亿token预训练的1.1B参数语言模型。它与Llama 2架构兼容,可集成到现有Llama项目中。TinyLlama体积小巧,适用于计算和内存受限的场景。该项目开源了预训练和微调代码,具有高效的训练和推理性能。TinyLlama可应用于推测解码、边缘计算和实时对话等领域。

mindnlp - 开源自然语言处理与大语言模型框架

GithubMindNLPMindSpore大语言模型开源项目自然语言处理预训练模型

MindNLP是一个基于MindSpore的开源自然语言处理库，支持语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析、序列标注和摘要生成等多种任务。该项目集成了BERT、Roberta、GPT2和T5等多种预训练模型，通过类似Huggingface的API简化了使用流程。用户可通过pypi或源代码安装该库，并支持包括Llama、GLM和RWKV在内的大型语言模型的预训练、微调和推理，非常适合研究者和开发人员构建和训练模型。

sentence-transformers - 多语言文本和图像嵌入向量生成框架

GithubSentence Transformers向量表示开源项目深度学习自然语言处理预训练模型

sentence-transformers是一个基于transformer网络的框架，用于生成句子、段落和图像的向量表示。该项目提供了多语言预训练模型，支持自定义训练，适用于语义搜索、相似度计算、聚类等场景。这个开源工具在自然语言处理和计算机视觉任务中表现出色，为研究人员和开发者提供了便捷的嵌入向量生成方案。

StableTTS - 轻量级流匹配和DiT驱动的新一代TTS模型

GithubStableTTSTTS模型人工智能开源项目语音合成

StableTTS是一款开源的轻量级中英文语音合成模型，参数量仅为1000万。该项目创新性地结合了流匹配和扩散卷积Transformer技术，灵感源自Stable Diffusion 3。StableTTS提供预训练模型，支持推理、微调和WebUI应用。其独特的模型架构包含扩散卷积Transformer块和流匹配解码器，旨在提升语音合成质量。项目还提供了便捷的训练和推理工具，以及Hugging Face在线演示平台。

happy-transformer - 便捷调优与推理NLP Transformer模型

GithubHappy TransformerNLP开源项目文本分类文本生成词预测

Happy Transformer提供简单的方法来调优和推理NLP Transformer模型，主要功能包括DeepSpeed训练、Apple的MPS训练及推理、WandB训练追踪以及直接推送模型到Hugging Face的Model Hub。支持的任务涵盖文本生成、文本分类、单词预测、问答、文本到文本、下一句预测和标记分类。

SmallLanguageModel-project - 自主构建完整的语言模型，从数据采集到训练一步到位

GithubPythonSmallLanguageModel依赖安装开源项目数据处理模型训练

该项目提供全面的构建语言模型指南，包括数据收集、预处理及模型训练。项目涵盖从数据采集到训练多种模型（如BERT、GPT、Seq-2-Seq）的全部必要工具和步骤。适用于Python 3.8及以上版本，通过详细的教程和文档帮助开发者高效实现模型训练与应用。

Transformer-TTS - 神经语音合成系统

GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成

Transformer-TTS，一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络，且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型，其合成语音质量经实验证明优异。同时，项目支持自定义学习模型及策略，包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等，是语音合成研究的理想选择。

TinyLLaVA_Factory - 模块化的开源小规模多模态模型库

GithubHuggingFacePyTorchTinyLLaVA Factory多模态模型开源代码库开源项目

TinyLLaVA Factory是一个开源的模块化代码库，专注于简化小规模多模态模型的开发和定制，使用PyTorch和HuggingFace实现。其设计旨在简化代码实现、提高扩展性和确保训练结果的可重复性。支持如OpenELM、TinyLlama、StableLM等语言模型和CLIP、SigLIP等视觉模型。通过TinyLLaVA Factory，可减少编码错误，快速定制多模态模型，提高性能，为研究和应用提供强大工具。

swift-coreml-transformers - 实现GPT-2和BERT等Transformer模型

CoreMLGithubSwiftTransformers开源项目模型转换自然语言处理

swift-coreml-transformers项目提供了GPT-2、DistilGPT-2、BERT和DistilBERT等Transformer模型的Swift Core ML实现。项目包括预训练模型、转换脚本、分词器实现和演示应用。开发者可在iOS设备上部署这些自然语言处理模型,实现文本生成和问答功能。该开源项目展示了如何将先进NLP技术应用于移动设备。

small-text - Small-Text：Python中的文本分类主动学习工具

GithubPythonsklearnsmall-text开源项目文本分类积极学习

Small-Text 是一个前沿的文本分类主动学习工具，支持多种查询策略、初始化策略和停止准则，用户可以灵活组合使用。工具支持 GPU 加速的 Pytorch 模型和 transformers 集成，适用于复杂文本分类任务，同时也支持 CPU 的轻量安装。科学验证的组件和详细文档使无论是试验还是实际应用，都变得更简单。要求 Python 3.7 或更高版本，支持 CUDA 10.1 或更新版本。如需了解更多，请访问其文档和安装指南。

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