GLiNER

通用轻量级命名实体识别模型

GLiNER 命名实体识别自然语言处理机器学习 BERT Github 开源项目

GLiNER是一个通用轻量级的命名实体识别模型,采用双向转换器编码器架构。它能识别任意类型的实体,填补了传统NER模型和大型语言模型之间的空白。GLiNER具有灵活性高、体积小、效率高的特点,适用于资源受限的场景。该模型支持自定义实体类型,可应用于信息提取、文本分类等多种自然语言处理任务。

mlp - 多层感知器实现n-gram语言模型的开源项目

GithubPyTorch多层感知器开源项目神经网络自动微分自然语言模型

该项目基于Bengio等人2003年的论文，实现了多层感知器(MLP)作为n-gram语言模型。项目提供C、NumPy和PyTorch三种实现，展示了从底层操作到高级抽象的不同层次。通过对比，突出了PyTorch在Tensor处理、自动微分和深度学习层构建方面的优势。相比传统n-gram模型，此方法以较少参数实现更低验证损失，但训练成本较高。

zero_nlp - 中文NLP训练与应用框架

Githubpytorchzero_nlp中文NLP大模型开源项目模型训练

zero_nlp是基于pytorch和transformers的中文NLP框架，支持从数据处理到模型部署的整个工作流程。它特别适用于处理大数据集、训练和部署多卡串联大模型，支持包括gpt2、clip在内的丰富模型类型，适用于文本分类、生成及多模态处理等多种任务。

chatbot_ner - 提供多语言支持的开源聊天机器人实体识别框架

API结构Chatbot NERConversational AIGithub印度语言支持实体识别开源项目

Chatbot NER是一个开放源代码框架，专为会话AI设计，支持在文本中进行实体识别。它目前支持英语、印地语、古吉拉特语、马拉地语、孟加拉语和泰米尔语及其混合形式。通过使用常见模式和NLP技术，能够从语言的稀疏数据中提取必要的实体。Haptik团队正在扩展其支持范围到所有印度语言及其方言。该框架的API结构易于使用，特别适合会话式AI应用，并且提供详尽的文档以便用户设置和操作。

YAYI-UIE - 多领域信息抽取统一模型

GithubYAYI-UIE信息抽取大模型开源开源项目指令微调

YAYI-UIE是一个信息抽取统一大模型，基于百万级高质量数据训练而成。该模型支持命名实体识别、关系抽取和事件抽取等任务，涵盖通用、安全、金融、生物、医疗等多个领域。YAYI-UIE在多个中英文数据集上展现出优秀的零样本性能，为信息抽取研究和应用提供了有力工具。作为开源项目，YAYI-UIE促进了中文预训练大模型社区的发展，推动了开放人工智能生态系统的建设。

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。

TransnormerLLM - 使用线性注意力机制的大规模语言模型

GithubTransNormerLLM大语言模型开源项目模型权重线性注意力机制高质量语料库

TransNormerLLM是一种高效的大规模语言模型，使用线性注意力机制，优于传统的软注意力模型。该模型训练于高质量语料库，包含1.4万亿个词元，支持中文、英语和多语言基准测试，在多领域表现出色。提供385M、1B和7B参数版本，开放给学术研究，商用需申请许可。

gritlm - 采用生成代表性指令微调技术的先进语言模型

Generative Representational Instruction TuningGithubGritLM嵌入开源项目生成语言模型

本页面详细介绍了生成代表性指令微调（GRIT）技术，该技术训练大型语言模型同时处理生成和嵌入任务。GritLM 7B在大规模文本嵌入基准测试（MTEB）中树立了新标杆，并在多种生成任务中表现出色。GritLM 8x7B在开放生成语言模型中表现最佳，同时在嵌入任务中保持领先。GRIT结合生成和嵌入训练，无性能损失，并提高了检索增强生成（RAG）的速度超过60%。代码和模型均已免费开放，欢迎社区贡献和使用。

ngram - N元语言模型实践：机器学习基础与自然语言处理入门

Githubn-gramtokenization开源项目机器学习自回归语言模型

ngram项目是一个构建N元语言模型的开源工具，通过实践演示机器学习和自然语言处理的基础概念。项目使用32,032个名字作为数据集，实现字符级语言模型，涵盖训练、评估、数据分割等核心环节。提供Python和C语言双版本实现，便于深入理解N元模型原理及性能比较。适合入门者学习自回归语言建模和机器学习基础知识。

GNT - 使用Transformer重建和渲染NeRF模型

GNTGithubNeRFtransformer图像重建开源项目渲染

Generalizable NeRF Transformer (GNT) 是一个用于高效重建和渲染神经辐射场的纯Transformer架构。它通过视图Transformer和射线路径Transformer两个阶段完成场景表示和渲染。GNT在跨场景训练中展示了其在多个数据集上优异的性能和普遍适用性。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

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