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REaLTabFormer

一套用于表格和关系合成数据生成的自回归和 Seq2Seq(序列到序列)转换器模型

REaLTabFormer使用Seq2Seq模型生成关系数据集,针对非关系数据采用GPT-2模型,直接建模任意独立观察的表格数据。通过生成父表和关系表,利用目标掩码和统计方法避免过拟合。实验结果表明其在捕捉关系结构方面优于基准模型,并在大型非关系数据集上实现了先进的预测效果。REaLTabFormer易于安装和使用,并提供样本验证器以提高生成数据的有效性和准确性。

gpt2 - 预训练语言模型与自然语言生成技术
GPT-2GithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理预训练模型
这是一个由OpenAI开发的大规模预训练语言模型,基于Transformer架构,通过自监督学习方式在英文语料上训练。模型核心功能是预测文本序列中的下一个词,可用于文本生成及其他自然语言处理任务。支持ONNX部署,便于开发者进行实际应用开发和模型微调。
Recurrent-LLM - RecurrentGPT 模拟 LSTM 实现无长度限制文本生成
AI As ContentsGithubRecurrent-LLMRecurrentGPTTransformer开源项目长短时记忆
RecurrentGPT 模拟 LSTM 的长短时记忆机制,解决了 GPT 生成文本长度受限的问题。每次生成时段文本并更新记忆,便于用户观测和修改。这提高了文本生成的可解释性和互动性,并展示了其在互动小说和个性化内容创作中的潜力。RecurrentGPT 运用了认知科学和深度学习的流行设计概念,推动了下一代计算机辅助写作系统的发展。
DAFormer - 提升域适应语义分割的网络架构与训练策略
DAFormerGithubTransformer域自适应语义分割开源项目网络架构语义分割
通过Transformer编码器和多级上下文感知特征融合解码器,显著提升域适应语义分割性能。DAFormer使用稀有类采样、ImageNet特征距离和学习率预热等策略,提升GTA→Cityscapes和Synthia→Cityscapes的分割效果,并扩展至域泛化领域。在多个UDA基准上,DAFormer显著超越了前沿方法,成为领域推广和不受目标图像限制的语义分割任务中新的性能标杆。
Large-Time-Series-Model - 大规模生成式预训练时间序列模型
GithubTimerTransformer大规模数据集开源项目时间序列模型预训练
Timer是一款基于生成式预训练Transformer的大规模时间序列模型。该模型在包含10亿时间点的UTSD数据集上预训练,可用于预测、插值和异常检测等多项任务。Timer采用解码器架构,支持灵活序列长度,在少样本场景下表现优异。项目开源了模型代码、数据集和预训练权重,为时间序列大模型研究奠定基础。
teable - 快速实时的专业级Postgres数据库应用平台
GithubSQL支持Teable多视图实时协作开源项目无代码数据库
Teable是基于Postgres构建的高性能无代码数据库平台。它提供电子表格式界面,便于创建企业级数据库应用。Teable支持百万级数据处理、实时协作和全功能SQL,同时保障数据安全和可扩展性。该平台计划推出扩展功能、自动化流程和AI集成,进一步提升开发效率。
toolformer-pytorch - 语言模型自主学习工具使用,提高API调用效率
API调用GithubMetaAIPytorchStability.aiToolformer开源项目
Toolformer-Pytorch是由MetaAI开发的开源项目,旨在使语言模型能够自主调用API工具来完成任务。得益于Stability.ai的支持和开源社区的贡献,该项目显著提升了语言模型对工具的理解和使用能力。无论是时间查询还是简单的数学运算,Toolformer都表现出色,同时通过优化和微调,降低了文本困惑度。安装简单,适用于各种Python环境。
Tablize - 智能电子表格工具助力数据分析和可视化
AI工具Tablize实时更新数据分析电子表格自动化计算
Tablize是一款智能电子表格工具,可将数据转化为仪表盘等多种形式。它支持连接电子表格、数据库和API等数据源,提供强大的公式面板功能。Tablize实现实时数据同步,用户可在各种设备上获得即时洞察。该工具简化了复杂的Excel计算,如跨表匹配,提高工作效率。Tablize在简化数据处理、提高工作效率方面获得了广泛好评。
mlx-gpt2 - MLX框架实现GPT-2模型:从零开始的深度学习之旅
GPT-2GithubMLX嵌入层开源项目自注意力训练循环
本项目展示了使用MLX框架从零实现GPT-2模型的完整过程。内容涵盖数据准备、词汇表创建和模型架构设计等核心步骤。该实现仅依赖MLX和NumPy库,可在MacBook上快速训练出能生成莎士比亚风格文本的模型。项目借鉴了Karpathy的GPT教程思路,并通过MLX框架重新实现,为深度学习爱好者提供了实践指南。
gpt-2-tensorflow2.0 - 在Tensorflow 2.0中实现的GPT-2模型预训练与文本生成
GPT-2GithubOpenAitensorflow开源项目文本生成模型预训练
该项目实现了OpenAi GPT-2模型在Tensorflow 2.0中的预训练和序列生成,并提供详细的设置和训练指南。用户可以使用示例数据进行预训练或下载OpenWebText数据进行训练。支持多GPU分布式训练,并提供命令行接口和TensorBoard集成,帮助高效地进行模型训练和优化。项目遵循MIT许可证,社区贡献和改进热烈欢迎。
text-generation-webui - 功能丰富的大型语言模型Web界面
AI对话GithubText generation web UI大语言模型开源项目自然语言处理
text-generation-webui是一个基于Gradio的Web界面,用于运行和管理大型语言模型。它提供多种界面模式,支持多个模型后端,可快速切换模型,具有丰富的扩展功能,并支持LoRA微调。该项目集成了Transformers库,支持4-bit和8-bit精度加载,还提供兼容OpenAI的API服务器。这是一个致力于成为文本生成领域领先开源解决方案的项目。
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