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优化Danbooru标注生成的Transformer模型

Dart是一款经过微调的Transformer模型,专注于Danbooru标注生成,具备良好的效率和准确性。借助Hugging Face的Transformers和Optimum库,该模型支持ONNX等多种高性能推理工具。Dart旨在为开发者提供便捷的标注生成功能,基于2020年以后的最新数据集进行训练,确保生成结果的时效性和相关性。

dit-base-finetuned-rvlcdip - 基于自监督学习的文档图像转换模型应用
Document Image TransformerGithubHuggingfaceRVL-CDIP开源项目文档分类模型自我监督学习视觉编码器
Document Image Transformer 是一种基于 Transformer 的模型,专为自监督学习而设计,通过大量文档图像来学习图像的内在表示。经过 RVL-CDIP 数据集的细调,该模型适用于文档图像分类、表格检测和文档布局分析等任务。通过在预训练编码器上添加线性层,可以灵活实现不同任务的目标。模型将图像划分为16x16像素固定块,并使用离散 VAE 编码器的视觉 token 进行预测。该技术解决方案在灰度图像分类中表现出色,尤其是在细分类别的文档图像任务中。
dragon-plus-query-encoder - DRAGON+ 基于BERT的先进密集检索模型
BERTDRAGON+GithubHuggingface密集检索开源项目模型特征提取自然语言处理
DRAGON+是一个基于BERT的先进密集检索模型,采用非对称双编码器结构。该模型从RetroMAE初始化,并在MS MARCO语料库的增强数据上进行训练。在MARCO Dev和BEIR基准测试中,DRAGON+展现出卓越性能,适用于文本检索和特征提取任务。研究人员和开发者可通过HuggingFace Transformers库轻松使用DRAGON+进行查询和上下文编码。
vram-80 - 优化大型语言模型微调的开源工具
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
vram-80是一个开源项目,旨在优化大型语言模型的微调过程。该工具通过先进的显存管理技术,使得在有限计算资源下也能进行高效的模型微调。vram-80支持LoRA和QLoRA等多种微调方法,并提供简洁的接口,方便研究人员和开发者定制和优化语言模型。这个项目不仅提高了微调效率,还降低了硬件要求,为AI领域的研究和应用提供了有力支持。
10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型,支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息,帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
bart-large - 用于自然语言生成和理解的预训练序列到序列模型
BARTGithubHuggingfaceseq2seq开源项目文本生成模型自然语言处理预训练模型
BART是基于Transformer架构的预训练语言模型,结合了双向编码器和自回归解码器。通过去噪任务预训练,BART在文本生成(如摘要、翻译)和理解任务(如分类、问答)中均表现优异。该模型适用于多种自然语言处理任务,尤其在有监督数据集上进行微调后效果显著。BART为研究人员和开发者提供了强大的工具,推动了自然语言处理技术的发展。
deberta-v3-small - 微软开发的高效轻量级预训练语言模型 实现出色NLP性能
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微调模型注意力机制自然语言处理预训练语言模型
DeBERTa-v3-small是微软开发的轻量级预训练语言模型,采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术。该模型仅有44M参数,在SQuAD 2.0和MNLI等NLU任务上表现优异,接近或超越部分更大模型。DeBERTa-v3-small为追求效率与性能兼顾的NLP应用提供了新选择。
dreamlike-anime-1.0 - 动漫风格图像生成模型,支持多种分辨率输出
Dreamlike Anime 1.0GithubHuggingface动漫模型开源项目文本生成图像模型负面提示高质量图片
Dreamlike Anime 1.0是由dreamlike.art发布的图像生成模型,专注于高质量的动漫风格图像生成。通过文本提示,用户可以生成多样的图像效果。该模型适用于多种分辨率,支持增强动漫与写实风格的提示词配置。模型可在dreamlike.art免费使用,包含多个相关模型。在图像生成过程中,用户可以调整负面提示词以优化结果。此模型具有特殊的使用许可,禁止在网站或应用程序中托管、微调或进行推断,但允许生成图像用于最多10人规模的商业用途。
lite-transformer - 现代高效的长短期注意力Transformer模型
GithubLite Transformer分布式训练开源项目数据预处理模型训练测试模型
Lite Transformer是一种结合长短期注意力机制的高效Transformer模型。它基于PyTorch开发,支持多种数据集的下载和预处理,能够在NVIDIA GPU上高效运行。模型在多个大型数据集上表现优异,并支持分布式训练和预训练模型下载。
deberta-v3-xsmall - 轻量级高性能自然语言处理模型
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软机器学习模型自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v3-xsmall是一个参数量仅为2200万的轻量级自然语言处理模型。该模型采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术,在SQuAD 2.0和MNLI等任务上表现出色。它在保持高效性的同时,显著提升了下游任务性能,适用于资源受限的自然语言理解应用场景。
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
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