#模型训练

该项目基于BERT模型，通过fine-tuning实现毒性评论的智能分类。模型在1500行测试数据上达到0.95 AUC，采用Kaggle竞赛数据集训练。项目提供简洁的Python接口，便于开发者快速集成文本毒性检测功能。适用于构建在线社区、内容平台的评论审核系统。

该项目为基于avichr/heBERT的希伯来语隐喻检测微调模型。模型在HebrewMetaphors数据集上训练，可识别20个希伯来语动词的隐喻用法。经过Adam优化器和线性学习率调度器的训练，模型在验证集上达到95.10%的准确率。这是以色列理工学院电气工程与计算机科学学院研究团队的成果。

TinyStories-1M是基于Transformers架构开发的儿童故事生成模型，搭载GPT-Neo-125M分词器，通过百万级简单故事数据集训练而成。模型能够根据输入提示自动生成结构完整、内容连贯的儿童故事，支持开发者自定义生成参数，主要应用于儿童教育和阅读领域的智能内容创作。

Sakuramoon-v10-sdxl是一个基于Stable Diffusion XL的图像生成模型，专门用于生成动漫和小马风格的图像。模型由Random992开发，采用FAIPL-1.0-SD许可证发布。该模型集成于Diffusers库，通过英文文本提示实现图像生成。

bert-xsmall-dummy项目展示了轻量级BERT模型的创建方法，通过BertConfig进行参数配置，实现基础BERT模型构建及PyTorch到TensorFlow的转换功能。该项目适用于模型原型设计和测试场景。

SmolLM-360M-Instruct采用360M参数构建，通过日常对话、编程指令等数据集完成微调。模型支持MLC、GGUF等多种本地部署方案，在AlpacaEval测评中相比前代提升至63.3%的胜率。目前可应用于知识问答、创意写作和基础Python编程等场景。

该系列模型专为Hugging Face平台优化，支持在GPU和CPU上进行零样本分类，无需预先训练数据。最近的改进包括基于商业友好的数据集训练，能满足严苛的许可条件。roberta和deberta系列以合理的准确性和速度满足不同需求，可用于多种语言和大范围文本输入，非常适合全球多样化的应用场景。最新的模型更新可在Zeroshot Classifier Collection中查阅，确保多种使用环境下的合规性。

FsfairX-LLaMA3-RM-v0.1是一个基于LLaMA-3开发的强化学习奖励模型。该模型在Reward-Bench测试中取得了Chat 99.44分、Safety 88.76分等优秀成绩，支持PPO等多种人类反馈学习方法。项目提供完整的训练代码和使用示例，有助于开发更安全的AI应用。

URM-LLaMa-3.1-8B是一款开源的不确定性感知奖励模型，通过属性回归和门控层学习两阶段训练，实现对AI回答的多维度质量评估。模型集成了不确定性感知价值头设计，可从有用性、正确性、连贯性等维度评估输出质量，特别适合处理具有不确定性的问题场景。项目提供完整代码实现，支持LLM响应质量研究。

Mask2Former是一个基于COCO数据集的图像分割模型，采用Swin-Small作为基础架构。通过统一的掩码预测方法实现实例、语义和全景分割功能。该模型创新性地结合多尺度可变形注意力机制和掩码注意力技术，优化了计算效率。采用子采样点损失计算策略，使训练过程更加高效。

MedNER-CR-JA是一个面向日语医疗文档的命名实体识别模型，基于NTCIR-16 Real-MedNLP标准开发。模型可识别医疗文本中的疾病诊断、用药信息及时序表达，输出XML格式的标准化标注结果。通过Python实现，支持批量处理医疗文档，适用于医疗信息提取和文本分析等应用场景。

tiny-bert-sst2-distilled模型通过对BERT基础版本进行蒸馏优化，专注于文本情感分类任务。该模型在SST-2评估集上达到83.26%的准确率，保持了不错的性能表现。模型架构采用2层transformer结构，隐藏层维度为128，具有轻量化特点，适合在计算资源有限的环境中部署使用。

Gender-Classification是一个基于distilbert-base-uncased模型微调的性别分类项目。模型经过5轮训练，在验证集上达到了接近100%的分类准确率。项目采用Adam优化器和线性学习率调度器，学习率为2e-05。模型基于Transformers 4.25.1和PyTorch 1.13.0框架开发，为性别识别任务提供了一个参考实现。

这是一个采用Google视觉transformer技术开发的食品图像分类系统，通过对大量食品图片数据的深度学习，模型识别准确率达到72.33%。该系统可以精准识别各类食品图像，在智能餐饮分析、营养管理等领域具有实际应用价值。

GPT2模型在Habana Gaudi处理器(HPU)上的优化配置方案，通过GaudiConfig文件实现Fused Adam优化、梯度裁剪和混合精度训练。基于Optimum Habana接口，支持单/多HPU环境下的模型加载、训练和推理，可用于各类下游任务。配置方案与Transformers库完全兼容，并提供HPU专属训练参数。

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。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-LoRA_final-Q4_K_M-GGUF是基于Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型微调的开源大语言模型。该模型使用Unsloth和Huggingface的TRL库训练，提高了2倍的训练速度。由PurpleAILAB开发，采用Apache 2.0许可证，主要用于英语文本生成任务。这是一个参数量为3B的指令型模型，适合需要快速部署的应用场景。

这是一个轻量级的文本向量化模型，基于sentence-transformers框架开发。模型可将文本转换为128维向量表示，主要应用于文本聚类和语义搜索。支持通过sentence-transformers和HuggingFace两种方式调用，提供完整的模型评估数据。

基于深度学习架构的音译模型，通过优化训练实现99.12%的高准确率。模型能够稳定完成文本音译转换任务，在多项评估指标上均表现出色，为文本音译应用提供可靠支持。

24款小型BERT模型在低计算资源环境中通过知识蒸馏实现有效性能，支持与BERT-Base和BERT-Large相同的微调模式。这些模型为中小型机构的研究提供了创新支持，尤其是在GLUE测试中通过优化批大小和学习率等微调参数。这些模型为探索非传统扩容的创新应用提供了可能性。

此项目展示了一个经过日本CC-100和维基百科数据集训练的日语RoBERTa模型，专注于掩码语言建模。该模型在12层768隐藏单元的架构中实现了良好的语义预测能力，适合自然语言处理应用，且支持自定义位置编码。

SmolLM-135M-Instruct是一个1.35亿参数的轻量级指令语言模型。经过高质量教育数据训练和公开数据集微调后，模型具备基础知识问答、创意写作和Python编程能力。支持MLC、GGUF等多种本地部署方案，可通过Transformers框架调用。v0.2版本进一步优化了对话质量和任务完成能力。

GLiNER是通过双向转换器编码器实现的命名实体识别模型，可识别多种实体类型。它是传统NER模型和大型语言模型这两者的高效替代，特别适合资源有限的场合。GLiNER在Pile-NER数据集上经过训练，具备灵活性且不受实体类型限制。用户可通过安装并导入GLiNER库轻松进行实体识别。

DiVA-llama-3-v0-8b是一个基于Llama-3.1-8B-Instruct的端到端语音助手系统，集成了语音和文本双模态输入功能。模型通过蒸馏损失训练方法开发，使用CommonVoice语料库训练，无需额外指令训练数据。该项目提供在线演示界面，并在Weights&Biases平台公开了完整训练日志。

该模型基于BERTurk，专为土耳其语言的情感分析设计，结合了电影评论、产品评论和推特数据集，实现了95.4%的准确度。适用于多种土耳其语文本情感分析场景，项目由Savas Yildirim发布于Hugging Face平台，并采用了先进的特征表示与融合技术。使用者需遵循引用要求以符合合规标准。

BLIP2-ITM-ViT-G是一个基于Transformers架构的多模态模型，专门用于图像-文本匹配任务。该模型使用ViT-G作为视觉编码器，通过预训练实现图像与文本之间的语义关系理解和匹配。它可直接应用于图文相关性判断，也可作为下游任务的基础模型进行微调，适用于图像检索、跨模态搜索等应用场景。

tiny-random-OPTForCausalLM是一个基于PEFT库开发的轻量级测试框架，通过缩减OPT模型规模实现快速测试和原型验证。此框架适用于文本生成、语言理解等自然语言处理任务的实验环境，特别适合在计算资源有限的场景下使用。

DeepSeek MoE 16B Base是一个基于稀疏混合专家(MoE)架构的开源大语言模型，支持商业应用。模型使用bfloat16格式，可通过Transformers库调用，擅长文本生成和补全。它采用查询-键值对映射的注意力机制，高效处理自然语言处理任务。该项目遵循MIT许可，提供详细文档和示例代码，便于开发者集成使用。

这个意大利语句子相似度模型能将文本映射到768维度的密集向量空间，适用于语义搜索和语句聚类。其基于dbmdz/bert-base-italian-xxl-uncased构建，为文本理解与分析提供支持。在sentence-transformers库的支持下，模型的安装与使用变得极为简便，即使不使用该库，也可通过HuggingFace Transformers实现。其性能在Sentence Embeddings Benchmark中经过自动化评估，可供参考。

GIT大型模型通过在COCO数据集上微调，实现图像到文本的转换，支持图像和视频字幕生成、视觉问答和图像分类等功能。该模型利用图像和文本令牌的结合，预测下一个文本令牌，并在多种视觉与语言应用场景中表现出色。

这是一个专门为roberta-large模型开发的HPU优化配置方案。项目基于Optimum Habana框架，集成了Hugging Face生态系统，提供GaudiConfig配置文件实现混合精度训练、AdamW优化和梯度裁剪等核心功能。支持单机及多机HPU环境下的模型训练和部署，可用于问答等自然语言处理任务。

X-ALMA扩展支持50种语言，采用模块化架构进行多语言翻译，并通过合并模型、基础模型与语言特定模块或全语言模块的加载方式，应对不同应用场景。其增强的语言适应性在多语言问答中表现出色。

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。

OpenChat 3.5模型凭借C-RLFT技术在开源社区展示优异性能，其表现胜过Mistral版本以及Gemma-7b和Gemma-7b-it。多项测试如AGIEval和HumanEval验证了其卓越性能。建议使用OpenChat API服务器部署，需配置24GB内存GPU。需注意模型可能产生的信息幻觉和安全风险，适用于需安全响应的场景。更多信息可查看安装指南和使用案例。

该项目基于mT5-small模型开发的希腊语文本摘要系统，能够自动生成准确的文章摘要。项目已部署于Hugging Face Spaces平台，支持transformers库快速调用，为希腊语内容处理、新闻总结和文档分析等场景提供了专业的自然语言处理解决方案。

tiny-random-idefics2是一个基于Idefics2架构构建的轻量级模型，集成Mistral文本处理和Idefics2视觉处理功能。通过简化的网络结构设计，包括最小化隐藏层和注意力层，实现了高效的多模态交互能力。该项目基于Transformers框架开发，已开源部署于Hugging Face平台，主要服务于原型验证和功能测试场景。