本仓库提供了由华为诺亚方舟实验室开发的最新预训练语言模型及其相关优化技术。
PanGu-α 是一个大规模自回归预训练中文语言模型,参数规模最高达2000亿。该模型基于MindSpore开发,并在昇腾 910 AI处理器集群上训练。
NEZHA-TensorFlow 是一个基于TensorFlow开发的预训练中文语言模型,在多个中文自然语言处理任务上达到了最先进的性能。
NEZHA-PyTorch 是NEZHA的PyTorch版本。
NEZHA-Gen-TensorFlow 提供了两个GPT模型。一个是乐府,一个中国古典诗歌生成模型,另一个是通用中文GPT模型。
TinyBERT 是一个压缩版的BERT模型,在推理时尺寸减小7.5倍,速度提升9.4倍。
TinyBERT-MindSpore 是TinyBERT的MindSpore版本。
DynaBERT 是一个具有自适应宽度和深度的动态BERT模型。
BBPE 提供了一个字节级词汇构建工具及其对应的分词器。
PMLM 是一个概率掩码语言模型。无需复杂的双流自注意力机制,PMLM可以被视为XLNet的简单近似。
TernaryBERT 是一个基于PyTorch开发的BERT模型权重三值化方法。
TernaryBERT-MindSpore 是TernaryBERT的MindSpore版本。
HyperText 是一个基于双曲几何理论的高效文本分类模型。
BinaryBERT 是一个使用三值权重分裂的BERT模型权重二值化方法,基于PyTorch开发。
AutoTinyBERT 提供了一个可满足不同延迟要求的模型库。
CeMAT 是一个通用的序列到序列多语言预训练语言模型,适用于自回归和非自回归神经机器翻译任务。
Noah_WuKong 是一个大规模中文视觉语言数据集和基于该数据集训练的一组基准模型。
Noah_WuKong-MindSpore 是Noah_WuKong的MindSpore版本。
CAME 是一个置信度引导的自适应内存高效优化器。
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Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。 利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。
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Transly是一个多场景的AI大语言模型驱动的同声传译、专业翻译助手,它拥有超精准的音频识别翻译能力,几乎零延迟的使用体验和支持多国语言可以让你带它走遍全球,无论你是留学生、商务人士、韩剧美剧爱好者,还是出国游玩、多国会议、跨国追星等等,都可以满足你所有需要同传的场景需求,线上线下通用,扫除语言障碍,让全世界的语言交流不再有国界。
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深度推理能力 全新升级,全面对标OpenAI o1
科大讯飞的星火大模型,支持语言理解、知识问答和文本创作等多功能,适用于多种文件和业务场景,提升办公和日常生活的效率。讯飞星火是一个提供丰富智能服务的平台,涵盖科技资讯、图像创作、写作辅助、编程解答、科研文献解读等功能,能为不同需求的用户提供便捷高效的帮助,助力用户轻松获取信息、解决问题,满足多样化使用场景。
一种基于大语言模型的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型
Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。
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