DistilBERT开源项目 – 轻量级高性能BERT模型

该项目集成了基于 transformers 库实现的多种自然语言处理任务，支持用户使用各种预训练模型，进行文本分类、生成、命名实体识别、机器翻译等操作，并且允许用户自定义数据集，易于使用和扩展。

Nanbeige-16B（南北阁-16B）是南北阁大模型实验室研发的160亿参数规模的大语言模型，采用了2.5T Tokens进行预训练，数据包含大量互联网高质量语料、各类书籍、代码等领域脱敏文本，在各个权威测评数据集上都取得了不错的效果。本次发布包含有 Base、Chat 以及扩展上下文长度的 Base-32k、Chat-32k 版本。

《Taming Text》是一本从实用角度出发，基于Java处理文本的书籍。它涵盖了文本搜索、字符串匹配、实体识别、文本聚类和分类等多个方面，旨在帮助读者掌握文本处理的核心技术和工具。

TESS-2是一款大规模通用扩散语言模型，为自然语言处理任务带来全新视角。它基于创新的扩散模型架构，旨在提升模型的通用性和适应性，支持多种语言任务，如问答、文本生成等。同时，TESS-2提供完整的训练和推理脚本，使得用户可以轻松复现和扩展模型。

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。

一个简单快速的中文分词和命名实体识别工具，使用最新数据的字典文件，提供更合理的词频统计，分词速度是知名“结巴”中文分词的两倍。

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。

AI123是一个人工智能聊天机器人，可以帮助用户撰写故事和回答各种问题。用户只需访问网站，与聊天机器人开始对话，输入问题或进行自然对话即可。

ReaderLM-v2是一款增强文本理解能力的语言模型，支持多种语言，能够快速响应并高效提取信息。

TaiChi是一个开源库，专注于少样本学习，可以支持多种自然语言处理任务，具有灵活的API设计和强大的可扩展性，适合研究者和开发者使用。

本项目为开发者提供从基础到高级的RAG（检索增强生成）应用实现指南。通过多个Jupyter Notebook，项目详细介绍了RAG的架构搭建、多查询技术、自定义路由与查询构建、高级检索与重排等内容。开发者可以逐步学习RAG的核心概念，并实践从简单到复杂的实现过程。

Taiyi是一个经过微调的双语（中文和英文）大型语言模型，专为多种生物医学任务而设计，具备高准确率和多任务处理能力，适用于研究和临床环境。

WinkNLP是一个自然语言处理库，提供高性能的分词和多种NLP功能，适用于JavaScript应用程序。

MOSS 是由复旦大学自然语言处理实验室开发的对话语言模型，类似于 ChatGPT，旨在帮助用户完成各种语言任务，如问答、文本生成等。该项目于 2023 年 2 月 20 日发布，目前处于研究预览阶段，免费提供，但访问受限，需通过问卷申请邀请码。MOSS 的设计理念包括有帮助、诚实和无害，计划完全开源，与 ChatGPT 相比参数较少，学习方式不同。

Qwen是阿里通义千问开源的多语言处理框架，支持多种自然语言处理任务，提供高效的模型推理和友好的用户接口。它兼容多种开发环境，旨在为开发者提供高效构建语言模型的工具，支持广泛的语言覆盖与任务适配，帮助解决全球化场景下的文本处理需求。最新的720亿参数版Qwen-72B和Qwen-72B-Chat在多个任务上超越LLaMA2-70B和GPT系列模型。