#Transformer

transformer-abstractive-summarization是一个开源项目，利用Transformer模型实现抽象文本摘要。项目基于'Attention is all you need'论文提出的Transformer模型，使用Inshorts数据集训练。项目提供博客教程，详细介绍Transformer原理及其在文本摘要中的应用。该技术能生成高质量摘要，适用于新闻和文档处理等领域。项目采用Apache License 2.0许可证。

FLASH-pytorch是一个开源项目，实现了一种高效的Transformer变体。该项目采用门控注意力单元(GAU)和分组线性注意力，在线性时间内提升模型性能。它提供简洁API，支持自回归和非自回归模式，并整合多种位置编码技术。这一工具使研究人员和开发者能够便捷地探索和应用Transformer的最新优化技术。

Yi系列模型由01.AI研发，是强大的开源双语大型语言模型，其在多语言理解、常识推理及阅读理解方面表现突出。Yi-34B-Chat在AlpacaEval评估中表现优异，仅次于GPT-4 Turbo。Yi-34B在多个基准表现出色，如Hugging Face开放LLM排行榜和C-Eval评估。该系列采用Transformer架构，并与开源社区合作，独立开发高质量数据集和训练管道，确保优异性能。

本项目展示了SegFormer模型如何应用在ADE20k数据集上，以512x512分辨率进行微调。该模型采用分层Transformer编码器与轻量级全MLP解码头的设计，并在ImageNet-1k预训练后用于语义分割。其适用于多个基准测试如ADE20K和Cityscapes，为视觉分割提供强大而灵活的工具。用户可以使用该模型进行图像的语义分割，或选择适合特定任务的微调版本。

该模型专注于处理意大利语问答任务，适用于需要识别最相关答案上下文的场景。通过基于Transformer的架构，该模型针对意大利语的特性进行了优化，适合用于客户支持自动化、教育工具以及信息检索系统，提升应用效果。

通过Optimum Habana接口，在Habana Gaudi处理器上实现Qwen模型的高效加载和训练。该接口简化了单个和多个HPU设置下的训练流程，并支持自定义AdamW优化器、梯度剪辑和PyTorch混合精度功能。用户可以通过配置GaudiConfig文件以及特定的HPU训练参数，利用语言模型示例代码，以充分发挥HPUs的性能。更多信息和详细用例请参考Hugging Face的文档及GitHub资源。

LayoutLMv3是一种用于文档AI的多模态Transformer模型，由Microsoft Document AI项目开发。该模型采用统一的文本和图像掩码预训练方法，架构简单且通用。LayoutLMv3可应用于表单理解、收据识别、文档视觉问答等文本相关任务，以及文档图像分类和布局分析等图像相关任务。这种灵活性使其成为文档AI领域的通用预训练模型，为多种文档处理任务提供了有力支持。

DETR是一种创新的端到端目标检测模型，结合了Transformer架构和ResNet-101骨干网络。该模型在COCO 2017数据集上训练，能高效检测图像中的多个物体。通过独特的对象查询机制和双向匹配损失函数，DETR在目标检测任务中表现优异，达到43.5%的平均精度。这一方法为计算机视觉领域开辟了新的研究方向。

XLNet是一种创新的无监督语言表示学习方法，采用广义排列语言建模目标和Transformer-XL架构。这使得它在处理长上下文语言任务时表现卓越，并在多个下游任务中取得了领先成果。作为一个预训练模型，XLNet主要用于微调特定任务，尤其适合需要理解完整句子的应用场景，如序列分类、标记分类和问答系统等。

Qwen1.5是Qwen2的测试版,包含多种规格的大规模语言模型。该系列支持多语言处理,所有规格均可稳定支持32K上下文长度。相比前代模型,Qwen1.5在聊天模型的人类偏好评估中表现显著提升。该模型采用Transformer架构,集成了SwiGLU激活、注意力QKV偏置等技术。模型经过大规模数据预训练和偏好优化,可通过transformers库轻松加载使用。

Moirai-1.0-R-small是一个开源的预训练时间序列预测模型。它基于掩码编码器架构，在LOTSA数据集上训练，可处理多变量时间序列。该模型使用补丁嵌入和混合分布输出等技术，提供高精度预测。通过uni2ts库，研究人员和开发者可以便捷地将Moirai应用于各类时间序列预测任务。

SegFormer模型在ADE20K数据集上微调，支持512x512分辨率图像的语义分割，由层次Transformer编码器和轻量级MLP解码头构成，适用于ADE20K和Cityscapes等基准。模型先在ImageNet-1k上预训练，再在下游任务上微调，适合多种分割任务。

Phi-1.5是微软开发的13亿参数Transformer语言模型，在10亿参数以下模型中展现近乎最先进的性能。它未经指令微调，主要用于研究语言模型的安全性和改进。该模型支持多种任务，包括文本生成和代码编写，适用于问答、聊天和编程场景。然而，用户应注意其输出可能存在偏见或不准确，仅供研究参考。

ParsBERT是一个用于波斯语命名实体识别(NER)的开源模型。该模型基于BERT架构,在PEYMA数据集上训练,可识别7类命名实体。在PEYMA测试集上,ParsBERT实现了93.40%的F1分数,超越了此前的模型。研究者可通过Hugging Face Transformers库便捷地应用此模型进行波斯语NER任务。

SegFormer (b5-sized) encoder是一个在ImageNet-1k上预训练的语义分割模型。它采用层次化Transformer编码器结构，为下游任务微调提供基础。该模型在ADE20K和Cityscapes等语义分割基准测试中表现优异，同时也适用于图像分类等相关任务。用户可通过简洁的Python代码轻松调用此模型进行实验和应用开发。

clip-rsicd-v2是一个基于CLIP的微调模型，专注于提升遥感图像的零样本分类和检索能力。该模型采用ViT-B/32架构和掩码自注意力Transformer分别作为图像和文本编码器。通过在RSICD、UCM和Sydney等遥感数据集上训练，clip-rsicd-v2在多项检索任务中显著超越原始CLIP模型。研究人员可利用此模型深入探究计算机视觉模型的鲁棒性和泛化能力。

opus-mt-en-nl是一个英语到荷兰语的机器翻译模型，基于transformer-align架构构建。该模型利用OPUS数据集训练，并应用了normalization和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上，模型达到了57.1的BLEU分数和0.730的chr-F分数，显示出较高的翻译质量。模型提供了原始权重和测试集翻译结果的下载，方便研究者进行评估和应用。

sat-3l-sm是一个基于3层Transformer架构的句子分割模型，支持80种语言的文本分段。作为wtpsplit库的核心组件，该模型采用MIT许可证开源。sat-3l-sm源于'Segment any Text'研究，为自然语言处理提供准确的句子边界检测功能。

Mask2Former-Swin-Large-ADE-Semantic是一款先进的图像分割模型，基于Swin backbone构建并在ADE20k数据集上训练。该模型采用统一架构处理实例、语义和全景分割任务，通过预测掩码和标签集实现多类型分割。其核心优势在于采用改进的多尺度可变形注意力Transformer和掩码注意力Transformer解码器，在性能和效率方面均优于前代MaskFormer模型。Mask2Former适用于广泛的图像分割场景，能够提供精确的分割结果。

sat-3l模型利用三层Transformer实现了先进的多语言句子分割，提升了文本处理的效率与精准度。详细信息请参阅Segment any Text相关论文。

SegFormer-b5是一个针对ADE20k数据集640x640分辨率微调的语义分割模型。该模型采用层次化Transformer编码器和轻量级MLP解码头，在ADE20K等基准测试中表现优异。模型在ImageNet-1k预训练后，添加解码头并在目标数据集上微调，可应用于多种语义分割任务。

此项目提供SegFormer的b4-sized预训练模型，具有分层Transformer和轻量级MLP解码头，在ADE20K和Cityscapes等基准上展现出色性能。经过ImageNet-1k预训练的SegFormer可用于下游任务微调，满足多种应用需求。用户可在[模型库](https://huggingface.co/models?other=segformer)中根据任务需求选择合适版本，优化图像分割效果。

SegGPT项目采用了类似GPT的Transformer模型，它可以在提供输入图像和提示的情况下生成分割掩码，并在COCO-20和FSS-1000数据集上实现了优异的单次图像分割效果。此模型适合用于需要高精度和上下文整合的图像分割应用场景。

mit-b0是SegFormer系列中的轻量级模型，采用分层Transformer编码器架构，在ImageNet-1k数据集上预训练。这个模型专为语义分割任务设计，结合了Transformer的特征提取能力和轻量级MLP解码头。mit-b0在ADE20K等基准测试中表现出色，为研究人员提供了一个可靠的预训练基础，可在特定数据集上进行进一步微调和优化。

SegFormer-b5是一个在CityScapes数据集上微调的语义分割模型。它结合层次化Transformer编码器和轻量级MLP解码头，在1024x1024分辨率下展现优秀性能。该模型经ImageNet-1k预训练后，通过添加解码头并在特定数据集微调，可应用于自动驾驶场景理解等多种语义分割任务。

MPT-7B-Chat是MosaicML开发的对话生成模型，通过微调著名数据集提高生成效果，采用去掉位置嵌入的改进型解码器架构及FlashAttention、ALiBi等创新技术，支持较长序列训练与微调。此模型在MosaicML平台研发，可通过MosaicML与Hugging Face加载，尽管输出可能包含错误或偏见，仍为开发者提供了一个开源的对话生成提升工具。

此页面介绍VILA模型，一种用于多模态研究的视觉语言模型，通过大规模图文数据预训练，提升多重推理能力。VILA支持多图像推理、情境学习，并提供更丰富的知识表现。通过AWQ 4bit量化，模型适用于Jetson Orin等边缘设备，兼顾性能与兼容性。适合计算机视觉与自然语言处理结合的研究者，支持Linux系统，具备出色的指令跟随和视觉推理能力。

Qwen1.5是一种基于变压器架构的语言模型，提供八种型号，支持多语言处理和32K字符的上下文长度。这一版本在聊天模型的人类偏好方面表现显著提升，且不需要信任远程代码。改进涉及高级激活函数、注意力机制和多语言适应分词器。模型已在Hugging Face Transformers库上线，建议使用最新版本以避免可能错误。适用于多种文本生成任务，包含多种量化轻量化模型以满足不同需求。

mit-b1是SegFormer模型的预训练编码器，采用分层Transformer结构，在ImageNet-1k数据集上完成预训练。该模型主要用于语义分割任务的微调，可通过添加轻量级全MLP解码头实现。mit-b1在ADE20K和Cityscapes等基准测试中表现优异，为语义分割提供了高效的特征提取能力，适用于多种下游任务。

Facebook AI Research团队开发的FSMT英德双向翻译模型，基于Transformer架构，在WMT19新闻翻译任务中BLEU分数达到42.83。模型支持通过Hugging Face Transformers库实现英德互译功能。该模型在WMT19数据集上训练，但在处理包含重复短语的输入时存在一定局限性。

DeiT图像分类模型经过在ImageNet-1k数据集上的训练，通过注意力机制提高数据处理效率。它的紧凑架构具有5.7百万参数和1.3 GMACs，适用于224x224像素图像，可用于图像分类和嵌入生成。此项目具备广泛的库支持，易于集成，是研究者获取高效图像处理能力的理想工具。

Data2Vec是一种开源模型，基于Librispeech数据集进行960小时的16kHz语音音频的预训练和微调，在语音识别领域表现优异。利用自监督学习与自蒸馏手段，Data2Vec准确提取上下文信息，优化了自动语音识别的表现。在LibriSpeech的测试中，取得了“clean”任务2.77和“other”任务7.08的词错误率（WER），体现了其在业内的竞争力。

SegFormer模型在CityScapes数据集上进行了微调，使用Transformer结构和轻量级MLP解码头实现高效的图像语义分割。适用于图像分割领域的研究者和开发者，可通过Python代码轻松使用。该模型支持高分辨率图像处理，展示了Transformer的潜力。

SegFormer b2是一个在ImageNet-1k上预训练的编码器模型，采用分层Transformer结构。该模型专为语义分割任务设计，结合了简单高效的架构和出色的性能。虽然此版本仅包含预训练的编码器部分，但它为图像分类和语义分割的微调提供了坚实基础。SegFormer的创新设计使其在多个计算机视觉任务中展现出强大潜力。

MERT-v1-95M模型在音乐音频预训练中应用新的范式和数据集，实现出色的任务泛化能力。与MERT-v0相比，该版本采用更高质量的伪标签，在24K Hz频率下训练了20,000小时的音频数据，支持音乐生成。95M参数的模型适合不同的硬件需求，输出75 Hz的特征速率。通过整合MLM预测和批内噪声混合技术，MERT-v1-95M在多种下游任务中表现出色。

OpenCALM是由CyberAgent开发的语言模型，利用日语数据集进行训练，支持文本生成和自然语言处理。该模型使用GPT-NeoX库编写，提供多种规模的架构选择，如small、medium和large。open-calm-3b版本拥有2.7B参数，采用Transformer架构，提升了语言生成质量，适用于大规模日语语料库处理。