CEPE

并行编码框架助力语言模型处理长文本

CEPE 长文本语言建模并行编码 LLaMA 上下文扩展 Github 开源项目

CEPE是一个扩展语言模型上下文窗口的开源框架,采用并行编码方法处理长文本输入。该项目提供数据预处理、模型训练和基线评估的完整代码,并发布了可通过Hugging Face使用的预训练模型。CEPE在语言建模和开放域问答等任务中表现优异,为处理长文本提供了高效解决方案。

LaBSE - 基于BERT的多语言句子编码引擎助力跨语言语义检索

BERTGithubHuggingfaceLaBSE句子嵌入多语言开源项目模型自然语言处理

作为Google开源的多语言句子编码模型，LaBSE整合掩码语言建模与翻译语言建模技术，实现109种语言的高效句子嵌入。经CommonCrawl和维基百科数据集训练，可用于跨语言语义相似度计算和双语文本检索，并支持完整Python接口调用

base1 - 基于LTP实现的高效中文自然语言处理任务

GithubHuggingfaceLTP分词开源项目感知机算法模型深度学习模型自然语言处理

LTP是一款中文自然语言处理工具，支持分词、词性标注和命名实体识别等任务。在Huggingface Hub上提供快速访问，并支持深度学习和感知机算法模型。用户可根据需求选择合适的模型，以满足不同应用场景的效率和精度要求。新的Pipeline API提升了推理速度和易用性，为研究和开发人员提供了多样化的应用支持。

LongLM - 通过Self-Extend方法扩展大语言模型的上下文窗口

FlashAttentionGithubLLMLlama-3SelfExtendtransformers开源项目

LongLM项目介绍了Self-Extend方法，通过不需要调优的方式扩展大语言模型（LLM）的上下文窗口，利用其内在能力处理长上下文。此方法获得了Google I/O和ICML 2024的关注，并支持多种模型如Llama-3、Gemma和Qwen1.5。项目说明了如何安装和运行Self-Extend，并提供组选参数的指导原则及实验结果，以帮助用户应用这一技术。

LongMem - 为语言模型赋予长期记忆能力

GithubLongMem开源项目评估语言模型长期记忆预训练

LongMem项目通过创新的长期记忆机制提升了语言模型的性能。该项目实现了记忆库、检索机制和联合注意力等核心技术，使模型在内容学习任务中表现优异。项目开源了完整代码，包括环境配置、模型结构和评估方法，为研究者提供了便利的复现和探索工具。LongMem为自然语言处理领域开辟了新的研究方向。

MiniCPM-Embedding - 高效中英双语文本嵌入和跨语言检索模型

GithubHuggingfaceMiniCPM-Embedding中英双语嵌入模型开源项目检索模型跨语言

MiniCPM-Embedding是一款中英双语文本嵌入模型，由面壁智能、清华大学和东北大学共同开发。模型基于MiniCPM-2B-sft-bf16训练，采用双向注意力和加权平均池化技术，在中英文检索和跨语言检索任务中表现出色。模型参数为2.4B，嵌入维度2304，最大支持512个输入tokens。MiniCPM-Embedding在多项评测中展现了优秀性能，尤其在跨语言检索任务中表现突出，为中英文文本处理和检索提供了有力工具。

ipex-llm - 在Intel CPU和GPU上运行大型语言模型(LLM)的高性能库

AIGithubIPEX-LLMLLM运行库PyTorch开源项目英特尔

IPEX-LLM是专为Intel CPU和GPU设计的PyTorch库，能高效运行多种大型语言模型如LLaMA2和Mistral，确保极低延迟。支持最新技术如Microsoft的GraphRAG和多模态模型，及英特尔新型NPU。提供一体化易用性并针对多GPU优化，包括实时演示和详尽的性能基准。

m3e-base - 中英双语文本嵌入模型，支持多种自然语言处理任务

GithubHuggingfaceM3Esentence-transformers开源项目微调文本嵌入文本相似度模型

M3E是一个开源的文本嵌入模型，在2200万+中文句对数据集上训练。该模型支持中英双语的文本相似度计算和检索，适用于文本分类、检索等多种自然语言处理任务。M3E在MTEB-zh基准测试中表现优异，多项指标超越了OpenAI的同类模型。它易于使用和微调，完全兼容sentence-transformers生态系统。

honeybee - 优化多模态大语言模型性能的局部性增强投影器

GithubHoneybee多模态大语言模型局部性增强投影器开源项目深度学习计算机视觉

Honeybee项目通过局部性增强投影器提升多模态大语言模型性能。该项目在MMB、MME、SEED-I等基准测试中表现优异，提供预训练和微调模型检查点。Honeybee支持多种数据集，包含详细的数据准备、训练和评估指南，为多模态AI研究和开发提供开源工具。

cde-small-v1 - 增强文本分类与信息检索能力的多任务模型

GithubHuggingfaceMTEB分类句子嵌入开源项目检索模型聚类

该项目在多任务环境下表现优异，尤其在文本分类与检索任务中。模型在多个数据集上表现出高准确率与精度，广泛适用于商业、教育与研究领域。其卓越的性能满足了对高精确度的需求，提供了一致而可靠的结果。

peft - 大模型高效微调的先进方法

AccelerateDiffusersGithubLoRAPEFTTransformers开源项目

参数高效微调（PEFT）通过只调整少量额外参数来适配大规模预训练模型，大幅降低计算和存储成本，同时性能接近完全微调模型。PEFT与Transformers、Diffusers和Accelerate集成，支持多种下游任务的训练和推理。了解更多方法和优势，请访问官方文档和教程。

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