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。

parseq - 创新的场景文本识别统一模型

ECCVGithubPARSeq场景文本识别开源项目深度学习计算机视觉

PARSeq是一种创新的场景文本识别模型，采用置换自回归序列方法，实现了上下文无关和上下文感知推理及迭代预测细化。该模型统一了现有STR解码方法，无需独立语言模型，在多个基准数据集上展现出优异性能，同时保持较低计算成本。PARSeq支持灵活的字符集训练和多种评估配置，为OCR应用提供了高效而强大的解决方案。

deepseek-coder-1.3b-base - 基于深度学习的多语言代码生成模型

DeepSeek CoderGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目机器学习模型自然语言处理

deepseek-coder-1.3b-base是一个由DeepSeek开发的开源代码生成模型。它基于1.3B参数和2T训练数据，支持多种编程语言的代码补全、插入和项目级生成。模型采用16K窗口大小和填空任务训练，在HumanEval等多个基准测试中表现优异。这一工具为开发者提供了灵活、高效的编程辅助解决方案。

multilingual-e5-small - 多语言句子嵌入模型支持100多种语言

GithubHuggingface分类句子转换器多语言开源项目检索模型聚类

multilingual-e5-small是一个支持100多种语言的句子嵌入模型。该模型在MTEB基准测试的分类、检索、聚类等任务中表现良好，适用于跨语言文本匹配和相似度计算。作为轻量级模型，它可在信息检索、文本分类和机器翻译等领域发挥作用，同时保持较低的计算资源需求。

Consistency_LLM - 并行解码技术突破，大语言模型推理速度提升3倍

CLLMGithubJacobi解码大语言模型并行解码开源项目生成速度

Consistency Large Language Models (CLLMs) 是一种创新的大语言模型技术，通过Jacobi并行解码方法显著提升推理速度。实验表明，CLLMs在多种任务中可实现2.4到3.4倍的性能提升。该技术无需额外模型或架构改动，易于集成，为大语言模型应用带来更高效、灵活的解决方案。

ceval - 全面评估中文大语言模型能力的基准测试

C-EvalGithub中文评测基础模型多选题学科分类开源项目

C-Eval是一个综合性中文基础模型评估套件，涵盖52个学科和4个难度级别的13948道多选题。该项目通过零样本和少样本评估，展示了主流模型在STEM、社会科学和人文学科等领域的表现。C-Eval旨在帮助开发者追踪模型进展并分析其优缺点。研究者可通过官方网站或相关论文获取详细信息，并利用提供的数据和方法评估自己的模型。

e5-base-v2 - 多任务训练的自然语言处理模型

GithubHuggingfaceMTEBSentence Transformers开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理

e5-base-v2是一个经过多任务训练的语言模型，主要用于句子相似度计算和文本分类。该模型在MTEB基准测试中展现出优秀性能，涵盖亚马逊评论分类、问答检索和文本聚类等多个领域。e5-base-v2可应用于信息检索、文本匹配和语义搜索等多种自然语言处理场景。

llm - LLM实验项目集合探索大型语言模型应用

API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境

该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验，开发者可以深入了解大型语言模型的应用，探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践，为AI领域学习者提供了有价值的资源。

internlm2-7b - 增强自然语言处理与长文本分析能力

GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目性能评测模型长上下文

InternLM2-7B是一款开源自然语言处理模型，以其卓越的语言能力及对20万字符长文本的支持在评测中表现优异。适用于领域适配与复杂任务，提供代码开放与商用使用许可，便于研究与开发者的灵活使用与集成。

codesage-large - 多语言源代码理解的大规模嵌入模型

CodeSageGithubHuggingface代码嵌入模型开源项目机器学习模型源代码理解自然语言处理

CodeSage-Large是一个基于编码器架构的开源代码嵌入模型，专为多种源代码理解任务而设计。该模型在涵盖9种主流编程语言的Stack数据集上预训练，采用掩码语言建模和双模态文本-代码对训练方法。它与AutoModel和Starcoder分词器兼容，便于集成使用。CodeSage-Large为代码分析和处理提供了高效的表示学习能力。

AnglE - 基于BERT和LLM模型提升句子嵌入效果的方法

AnglEBERTGithub开源项目文本嵌入语义文本相似性长句模型

AnglE框架可通过多样化的模型策略和损失函数，进行基于BERT和LLM模型的句子嵌入训练和推理，已在众多语义相似度任务中表现卓越。

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