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TinyStories-33M

基于GPT-Neo架构的开源文本生成模型

模型训练开源项目GPT-NeoTinyStories模型Huggingface文本生成数据集Github

该模型以TinyStories数据集为基础，采用GPT-Neo架构进行训练，可通过API简便生成文本，广泛应用于自然语言处理任务。

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OPT-13B-Nerys-v2 - 使用Facebook的OPT模型进行微调的文本生成模型
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TinyBERT_General_4L_312D是一个经过知识蒸馏的轻量级自然语言处理模型。相比原始BERT模型，它的体积减小了7.5倍，推理速度提升了9.4倍，同时保持了竞争性能。该模型在预训练和任务特定学习阶段都应用了创新的Transformer蒸馏技术。TinyBERT为各类自然语言处理任务提供了高效的基础，尤其适用于计算资源受限的应用场景。
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t5-3b - 统一多语言自然语言处理任务的创新模型
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Gemma-2b是Google开发的轻量级开源语言模型，采用Gemini技术。这个2B参数的基础版本可在资源受限环境中部署，支持问答、摘要和推理等文本生成任务。模型在多项基准测试中表现优异，并重视伦理和安全。Gemma-2b为开发者提供微调和创新机会，推动AI技术普及。
starcoder2-15b-GPTQ - 支持600多种编程语言的大规模代码生成模型
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starcoder2-15b-GPTQ是一个经GPTQ量化的15B参数代码生成模型，支持600多种编程语言。它采用分组查询注意力机制和滑动窗口注意力，具有16,384个token的上下文窗口，在4万亿以上token上训练。模型可生成代码片段，但可能存在缺陷，使用时需谨慎。提供多种精度和量化版本，适应不同硬件需求。
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T5-Small是Google开发的具有6000万参数的语言模型，通过统一文本转换框架处理包括机器翻译、文档摘要、问答和分类在内的多种NLP任务。采用C4语料库进行预训练，该模型支持英语、法语、罗马尼亚语和德语，并结合无监督和有监督任务，以实现高效的转移学习。T5-Small不仅可解决经典NLP问题，还适用于文本回归任务，更多信息可参考相关文献。
Awesome-GPTs - OpenAI平台GPT模型精选资源库
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Awesome-GPTs汇集OpenAI平台上创新实用的GPT模型，涵盖学术研究、写作、教育、编程等多个领域。该项目展示顶级GPT模型，鼓励社区参与，为AI爱好者和开发者提供探索和分享平台。用户可根据需求选择合适的GPT工具，提升工作效率和学习体验。
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