Taming Text开源项目 – Java文本处理实用指南

Cybertron是一个纯Go语言包，为前沿的自然语言处理(NLP)技术提供了简单易用的接口，支持多种预训练模型，具备高性能的文本处理能力，易于集成到现有的Go项目中。

AdaLoRA是一种自适应预算分配的参数有效微调方法，通过调整增量矩阵的秩来控制参数参与计算的量。关键的增量矩阵被分配高秩以捕获更细粒度的信息，而不太重要的增量矩阵被修剪为低秩以防止过拟合并节省计算资源。AdaLoRA利用SVD分解结果，动态调整矩阵秩以优化模型性能。该项目已合并到HuggingFace支持的参数高效微调库（🤗PEFT）中。

bricks是一个模块化的自然语言处理工具，包含分类器、提取器和生成器等众多基础模块，支持多种NLP任务，具有开源和易于扩展的特点。

ReALM是苹果发布的一种新模型，通过重构屏幕上的信息为纯文本表示，使大型语言模型能够理解屏幕上的内容。该模型比ChatGPT-4更快、更小，能够理解屏幕上的内容而不需要直接看到图像，通过实体识别和位置记录生成文本化表示，减少模型参数，同时保持与GPT-4相似的性能。

深言科技联合清华大学NLP实验室开源的语鲸-8B模型，其能力大致介于ChatGLM2和3之间。该模型支持多种自然语言处理任务，适用于各种应用场景。

一个包含多种自然语言处理教程的项目，涵盖了Transformer等模型的实现和应用。

一个自然语言处理任务与实例集，提供多种NLP任务的实现和示例。

Pocket LLM是一个平台，旨在使复杂的大语言模型和其他先进的人工智能技术对所有人都可访问。它提供定制化、私密的人工智能解决方案，这些解决方案在普通硬件上训练，具有超低延迟推理，消除了对GPU、TPU或定制ASIC的需求。用户可以在没有高级配置或GPU的情况下，仅使用CPU构建和部署数十亿参数的模型。

blurr是一个将Hugging Face Transformers与fastai v2框架无缝集成的库，旨在简化在fastai中使用最先进的自然语言处理（NLP）模型的过程。它支持广泛的Hugging Face Transformer模型，并提供了数据预处理和模型评估的实用工具，使得在自定义数据集上微调Transformer模型变得非常容易。

Transformers.js 是一个 JavaScript 库，允许用户在浏览器中直接运行预训练的 Transformer 模型，支持自然语言处理、计算机视觉、音频处理和多模态任务。它使用 ONNX Runtime 在浏览器中高效运行模型，并支持将 PyTorch、TensorFlow 或 JAX 模型转换为 ONNX 格式。

Izwe.ai是一个多功能的多语言技术平台，利用机器学习和语言专家网络，将音频和视频数据转化为多种本地语言的转录、字幕或标题。该平台专注于服务南非的企业和组织，提供准确高效的转录服务，以及翻译、摘要、文本分类和实体提取等附加服务。

nlp-notebook 实现了 NLP 领域常见任务，包括新词发现、基于 PyTorch 的词向量、中文文本分类、实体识别、摘要文本生成、句子相似度判断等功能，旨在为用户提供便捷的自然语言处理解决方案。

MiniRBT (中文小型预训练模型) 是由iFLYTEK开发的一个小型中文预训练模型，旨在提供高效的自然语言处理能力。

基于预训练语言模型的零样本和少样本NLP的教程，提供了一系列的示例和实用工具，用于帮助研究人员和工程师理解和应用这些技术。

PatrickStar使得更大、更快、更环保的预训练模型在自然语言处理领域成为可能，推动AI的普及。