#Transformer

通过对比语言音频预训练技术，CLAP模型实现高效的音频和文本特征提取和分类，适用于无监督学习环境。模型兼具SWINTransformer和RoBERTa的优点，可用来评估音频与文本间的相似性，且能满足多种音频分类和嵌入需求。

xlm-roberta-large-wnut2017是一个微调用于多语言命名实体识别的XLM-RoBERTa模型，具备多语言处理能力。使用者可以轻松地调用该模型以增强语言信息提取的效率。详情请参考TNER官方库。

Yi系列开源语言模型通过Yi-9B-200K提升长文本解析能力，表现于代码、数学和逻辑推理上尤为突出。该模型使用截至2023年6月的数据集训练，跨语言功能强大，适用于个人、学术和商业环境。

MobileViT模型的设计同时保证了轻量和低延迟性能，通过结合MobileNetV2和全局处理变换器块，适合各种图像分类应用。模型无需位置嵌入，已在ImageNet-1k数据集预训练并取得69%的top-1准确率。训练过程中采用简单的数据增强方法，可无须微调即可学到多尺度特征。目前支持PyTorch框架。

这是一个先进的预训练Transformer编码解码模型，专门用于越南语生成任务。它支持文本摘要、翻译和问答功能，并在GitHub上提供使用和微调的详细示例。

SciPhi-Mistral-7B-32k是从Mistral-7B-v0.1微调而来的大型语言模型，通过四轮微调和超过十亿个token的数据集，实现了卓越的科学推理及教育能力。其特点包括采用变压器架构、组内查询注意力、滑窗注意力，并支持字节回退BPE分词器。SciPhi-Self-RAG-Mistral-7B-32k当前可用，具体细节可查看相关文档。

SberDevices团队开发的俄语Transformer模型，基于PyTorch进行训练，使用80B个标记在1024序列长度下进行3轮训练，接着进行2048长度的微调。整个过程耗时14天，最终在测试集上的困惑度为13.6，为俄语处理提供了新的可能性。

Yi-34B-200K是开源的双语大语言模型，专注于提升长文本理解。通过在长时间上下文数据上训练5亿个token，Yi-34B-200K的『寻针与草垛』测试表现从89.3%提高到99.8%。其独特的数据集和高效的训练管道，使Yi系列在语言理解、常识推理和阅读理解方面表现优异，超过其他开源模型。该模型适用于个人、学术和中小企业，性价比较高。

DeBERTa-v3-large采用多任务学习，涵盖600多项任务，提升零样本分类性能。模型在多个数据集进行了训练，适用于自然语言推理与分类。其共享的编码器和特定CLS嵌入在多种分类任务中展现出色表现，在未调优状态下于WNLI和MNLI中分别达到了77%和90%的准确率，适合科研与实际应用。

Qwen2.5系列包括多种尺寸和优化功能，提升编程与数学能力，支持29种语言，并具备长上下文处理能力。利用Google Colab上的免费notebook，可实现模型微调的速度提升和内存使用优化。Qwen2.5-1.5B-Instruct强化了指令响应、长文本生成、多语言处理及结构化数据处理能力。

该T5 v1.1模型基于Transformer架构，专为日文语料进行预训练。通过使用GEGLU激活函数代替ReLU，提升了文本生成质量。模型在预训练时关闭Dropout以提升泛化能力，微调时可重启。训练数据包括mC4/ja和日本Wikipedia，确保日文内容的纯净性。此大型模型拥有约7.7亿参数，适用于广泛的日文自然语言处理任务，表现出优异的性能与适应性。

该项目使用Mask2Former模型，整合多尺度变形注意力和掩码注意力机制，在实例、语义及全景分割任务中展现卓越性能。相比之前的MaskFormer，Mask2Former实现效果提升与计算简化，在Cityscapes全景分割任务中表现突出，充分展示了其在图像分割中的应用潜力。

DETR-ResNet-50是一种创新的目标检测模型，融合了Transformer和卷积神经网络技术。该模型在COCO数据集上训练，支持端到端的目标检测和全景分割。通过100个对象查询机制，DETR实现了高效准确的目标识别。在COCO 2017验证集上，模型展现出优秀性能：框AP为38.8，分割AP为31.1，全景质量(PQ)达43.4。这一模型为计算机视觉任务提供了新的解决方案。

nq-distilbert-base-v1模型以sentence-transformers为基础，将句子和段落转换为768维向量，以支持聚类和语义搜索任务。通过安装sentence-transformers库可轻松使用，具备丰富的使用选项，包括通过HuggingFace Transformers实现上下文嵌入和均值池化等应用，广泛适用于文本相似性评估、内容聚类和语义检索等自然语言处理任务，提供可靠性能与灵活应用场景。

OLMo是一个由Allen Institute for AI开发的开源语言模型，支持Hugging Face Transformers格式和Dolma数据集，具有自回归Transformer架构，适合多种语言处理任务，涵盖完整训练代码和检查点。