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LUAR-CRUD

分析Reddit评论作者风格的表征工具

LUAR-CRUD是一款通过分析大规模Reddit数据集的工具,用于作者风格表征。该项目使用Transformer模型实现文本嵌入,生成一致的评论表征,适用于多种应用场景。详细介绍了模型的训练过程和文本处理方法,有助于开发和研究人员更深入地进行文本分析和自然语言处理研究。欢迎查阅项目的相关文献资源和技术细节。LUAR-CRUD以开源形式发布,遵循Apache-2.0许可协议,适合学术引用和二次开发。

rubert-tiny-sentiment-balanced - 高效分析俄语短文本情感的专业工具
GithubHuggingfaceRuBERT俄语开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理
rubert-tiny-sentiment-balanced是一个针对俄语短文本情感分类的微调模型。它将输入文本分为负面、中性和正面三类。该模型在多个平衡的俄语数据集上训练,提供了情感标签、分数和概率分布输出。模型在不同领域的测试集上展现了良好的性能,F1分数从0.50到0.98不等。用户可以通过简单的Python代码集成此模型,用于俄语文本的情感分析任务。
LLMDataHub - 大语言模型训练数据集合
GithubLLMDataHub大语言模型开源社区开源项目数据集聊天机器人
LLMDataHub汇聚高品质大语言模型训练数据,为研究人员和从业者提供丰富的数据资源。该平台涵盖多种数据集,适合提升聊天机器人对话质量、应答生成及语言理解。同时,平台更新最新数据集,助您获取行业前沿资源。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
HarmBench-Llama-2-13b-cls - 文本行为分类与上下文分析的前沿方案
GithubHarmBenchHuggingfaceLLM分类器开源项目性能比较模型行为检测
该项目提供一款先进的文本行为分类工具,专为在HarmBench框架中使用而设计,采用Llama-2-13b模型支持标准和上下文行为识别。此工具不仅在文本中检测行为,还能全面分析其上下文。用户可通过官网获得使用指南和示例。经过与现有指标与分类器的比较,该分类器的性能显著优于大多数竞争对手,尤其在与GPT-4进行的性能对比中表现卓越。HarmBench环保倚赖自动化红队评估和分类技术,为用户提供稳定可靠的文本行为分类方案。
chinese_roberta_L-2_H-128 - 使用多模态预训练优化中文自然语言处理
CLUECorpusSmallGithubHuggingfaceRoBERTa开源项目模型语言模型预训练
该项目包括24种中文RoBERTa模型,使用CLUECorpusSmall数据集进行训练,效果超过较大数据集。模型通过UER-py和TencentPretrain预训练,并支持多模态框架,参数超过十亿。模型可在HuggingFace和UER-py Modelzoo中获取。项目提供详细的训练过程和关键细节,便于结果复现,着重提升中文自然语言处理任务中的性能。
sentence-transformers-multilingual-e5-small - 多语言句子相似性和分类模型,覆盖多种语言选择
AmazonReviewsGithubHuggingfacemultilingual-e5-small分类句子相似性多语言开源项目模型
该项目提供多语言句子相似性和分类功能,适用范围广泛。采用MIT许可证,通过英语、德语、法语、西班牙语和中文等语言实现较高的精准度。通过Amazon反事实分类和情感极性任务表现出色,涵盖丰富的数据集和评估任务,如重排序和语义文本相似等,有效支持文本分类及自动化分析。
reader-lm-1.5b - 多语言支持的HTML到Markdown转换模型
GithubHTMLHuggingfaceJina Reader-LMMarkdowntransformers内容转换开源项目模型
reader-lm-1.5b是一款支持多语言的文本生成模型,可将HTML内容转化为Markdown格式。模型基于精选的数据集训练,适合多种内容转换任务。在Google Colab上,用户可以免费体验。而且,在本地可使用transformers库实现模型性能。此外,reader-lm-1.5b在AWS Sagemaker和Azure Marketplace上可用,满足多平台集成需求。
Text-Moderation - 基于Deberta-v3的多分类文本审核系统
AutotrainDeBERTaGithubHuggingface内容分类开源项目文本审核模型自然语言处理
Text-Moderation采用Deberta-v3架构开发的文本分类模型,通过九类标签对文本内容进行审核分类。模型可识别包括性内容、仇恨言论、暴力描述、骚扰行为和自残倾向等敏感信息,并为每个类别提供概率评分。该模型实现了75%的分类准确率,主要支持英语文本的审核工作,可应用于内容审核和文本管理场景。
LiteLlama-460M-1T - 轻量级高性能语言模型精简参数实现大模型能力
GithubHuggingfaceLiteLlama大语言模型开源项目数据集机器学习模型模型训练
LiteLlama是基于LLaMA 2的开源复现项目,将模型参数优化至460M,并使用1T规模tokens训练。采用RedPajama数据集和GPT2分词器,在MMLU等基准测试中表现良好。支持HuggingFace Transformers加载,是一款轻量级但性能优异的语言模型。该项目遵循MIT许可证开源。
fiddler-auditor - 优化大型语言模型审核的开源工具
AI审核Fiddler AuditorGithubLLM评估NLP模型大型语言模型开源项目
Fiddler Auditor是一款开源工具,专为测试和评估大型语言模型(LLM)和NLP模型而设计。它提供了多项功能,包括通过提示扰动进行红队测试、LangChain集成、自定义评估指标和LLM比较。此工具有助于在模型部署前识别潜在弱点,如幻觉、对抗性响应和信息泄露等问题。Fiddler Auditor旨在为开发团队提供一个高效的解决方案,以增强LLM的安全性和可靠性。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

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