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t5-tiny-random

T5轻量级语言模型的随机初始化实现

t5-tiny-random是T5语言模型的轻量级随机初始化版本,保留原始T5架构但采用随机权重。该项目为研究人员提供基准模型,用于评估预训练效果。作为起点,t5-tiny-random支持用户根据特定需求进行微调或深入训练,有助于探索和比较不同预训练策略的影响。

text_summarization - 基于T5 Small的文本摘要模型
GithubHugging FaceHuggingfaceT5开源项目文本摘要机器学习模型自然语言处理
该项目是基于T5 Small模型的文本摘要工具,经过针对性微调后能生成简洁连贯的摘要。模型采用优化的超参数设置,适用于文档摘要和内容浓缩等场景。通过简单的Python代码即可调用,为NLP应用提供了便捷的文本摘要功能。模型使用批量大小为8,学习率为2e-5的超参数进行微调,在评估中实现了0.95的Rouge F1分数。它可以处理长文本输入,生成30到1000字之间的摘要。该工具为研究人员和开发者提供了一个易用的文本摘要解决方案。
TinyLLama-v0 - 基于Llama架构的轻量级开源文本生成模型TinyLLama
GithubHuggingfaceLlamaTinyStories开源项目模型模型训练神经网络自然语言处理
TinyLLama-v0是一个基于Llama架构的轻量级语言模型项目,重现了TinyStories-1M的功能。项目提供完整训练流程,包括数据准备、模型训练和验证脚本。它使用open_llama_3b分词器,在40GB A100 GPU上训练3小时/轮,共9小时。虽处于概念验证阶段,存在长文本截断等限制,但TinyLLama-v0为开发者提供了探索小型语言模型的平台。项目包含演示脚本和验证工具,适用于文本生成等自然语言处理任务研究。
tiny-random-LlavaForConditionalGeneration - Transformers模型卡片自动生成框架
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
这是一个为Hugging Face Hub上的Transformers模型自动生成标准化文档的框架。它提供了模型的全面信息,包括开发者、许可证、用途、局限性、训练细节、评估结果和环境影响等。虽然当前模板中多数字段待填充,但它为用户提供了系统了解模型特性和适用场景的结构化方案,有助于提高模型文档的一致性和完整性。
mt5-small - 跨101种语言的预训练文本转换模型
GithubHuggingfacemT5多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
mt5-small是一个基于T5架构的多语言预训练模型,涵盖101种语言。该模型在mC4数据集上预训练,可应用于多种自然语言处理任务。mt5-small为多语言NLP研究提供了坚实基础,但需要针对特定任务进行微调才能发挥其全部潜力。这个开源项目为跨语言AI应用开发提供了重要工具。
chronos-t5-small - T5架构预训练时间序列模型 实现概率性多轨迹预测
Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型预训练模型
Chronos-t5-small是一个基于T5架构的预训练时间序列预测模型,参数量为4600万。该模型将时间序列转换为token序列进行训练,可生成多个未来轨迹的概率性预测。模型训练数据包括公开数据集和高斯过程生成的合成数据。它支持GPU加速和bfloat16精度,适用于多种时间序列预测场景。与原始T5模型相比,Chronos-t5-small采用更小的词汇表(4096个token),提高了计算效率。
pix2struct-tiny-random - 高效图像到文本转换的轻量级模型
GithubHuggingfaceMIT许可证图像到文本开源项目机器学习模型自然语言处理计算机视觉
pix2struct-tiny-random是一个开源的轻量级图像到文本转换模型。该模型体积小、速度快,适合在资源受限环境中使用。它能够从图像中提取和生成文本信息,可用于开发图像理解和文本生成应用。该项目采用MIT许可证,标记为image-to-text管道。
T0_3B - 小规模T0模型超越GPT-3,进行零样本自然语言任务处理
GithubHuggingfaceT0偏见与公平性开源项目模型模型训练自然语言处理评估数据
T0*模型通过自然语言提示实现零样本任务泛化,性能超越GPT-3,且模型体积缩小至16分之一。该模型在多任务提示数据集中微调,能够针对未见任务做出高效预测。适用于多种推理场景,包括情感分析、句子重排列和词义判断等。其训练数据源自多个数据集并经过严谨评估,保障模型性能可靠性。虽然T0*模型参数较大,但通过优化和并行化方案能够有效应用于多GPU环境。
chronos-t5-mini - 基于T5架构的轻量级时间序列预测模型
Chronos-T5GithubHuggingface基础模型开源项目时间序列预测概率预测模型预训练模型
Chronos-T5-Mini是一款基于T5架构的预训练时间序列预测模型,拥有2000万参数。该模型将时间序列转换为token序列进行训练,可生成概率性预测。Chronos-T5-Mini在大量公开时间序列数据和合成数据上训练,适用于多种时间序列预测任务。通过Chronos Pipeline,研究人员和开发者可以便捷地使用该模型进行推理,获得精确的预测结果。
chronos-t5-mini - 开源时间序列预测模型实现高效概率预测
Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型预训练模型
Chronos-T5-Mini是基于T5架构开发的时间序列预测模型,参数规模为2000万。模型通过将时间序列转换为token序列进行训练,采用多轨迹采样方式实现概率预测。模型在公开时间序列数据集和高斯过程生成的合成数据上完成预训练,采用4096大小的词汇表,相比原始T5模型显著降低了参数量同时保持了预测性能。
tiny-random-Phi3ForCausalLM - 轻量级Phi3因果语言模型实现
GithubHuggingfacePhi3ForCausalLMtransformers开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
这是一个基于微软Phi-3-mini-4k-instruct模型构建的轻量级Phi3因果语言模型。模型采用Transformers库实现,配置为32个隐藏单元、64个中间单元、4个注意力头和2个隐藏层。该项目旨在提供Phi3模型的精简版本,在保留核心功能的同时显著减小模型规模。这使其特别适用于资源受限环境或快速原型开发,同时仍可应用于多种自然语言处理任务。
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