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Hugging Face CEO: 2024 将是AI丰收年

来自CEO的新年祝福 ❤️附加了他对于2024年人工智能界的四大预测你觉得2024年人工智能和机器学习界会是什么样的呢？欢迎留言 ......
丰收年 Hugging Face 2024 CEO

首次引入大模型!Bert-vits2-Extra中文特化版40秒素材复刻巫师3叶奈法

Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的ba ......
巫师 Bert-vits 素材 模型 Extra

Huggy Lingo: 利用机器学习改进 Hugging Face Hub 上的语言元数据

太长不看版: Hub 上有不少数据集没有语言元数据，我们用机器学习来检测其语言，并使用 librarian-bots 自动向这些数据集提 PR 以添加其语言元数据。 Hugging Face Hub 已成为社区共享机器学习模型、数据集以及应用的存储库。随着 Hub 上的数据集越来越多，元数据，作为一 ......
机器 Hugging 语言 数据 Huggy

欢迎 Mixtral - 当前 Hugging Face 上最先进的 MoE 模型

最近，Mistral 发布了一个激动人心的大语言模型: Mixtral 8x7b，该模型把开放模型的性能带到了一个新高度，并在许多基准测试上表现优于 GPT-3.5。我们很高兴能够在 Hugging Face 生态系统中全面集成 Mixtral 以对其提供全方位的支持 🔥！ Hugging Fac ......
最先 模型 Mixtral Hugging Face

huggingface--bert

按照huggangingface上的说明文档，进行一 一 学习的 dmis-lab/biobert-v1.1 · Hugging Face BERT (huggingface.co) BertConfig： 包含BERT模型所有配置参数的类。它定义了模型的大小，例如隐藏层的数量、注意力头的数量等。 ......
huggingface bert

Hugging Face 年度回顾：2023，开源大模型之年

在 2023 年，大型语言模型（Large Language Models，简称 LLMs）受到了公众的广泛关注，许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face，我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于，它们不仅促进了研究的可复制 ......
模型 Hugging 年度 Face 2023

Bert-vits2最终版Bert-vits2-2.3云端训练和推理(Colab免费GPU算力平台)

对于深度学习初学者来说，JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好，依托Python语言的跨平台特性，JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行，也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者，更是让JupyterNoteBook的脚本运行 ......
Bert-vits Bert vits 云端 Colab

BERT模型

BERT模型介绍 BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本 ......
模型 BERT

Bert-vits2-2.3-Final，Bert-vits2最终版一键整合包(复刻生化危机艾达王)

近日，Bert-vits2发布了最新的版本2.3-final，意为最终版，修复了一些已知的bug，添加基于 WavLM 的 Discriminator（来源于 StyleTTS2），令人意外的是，因情感控制效果不佳，去除了 CLAP情感模型，换成了相对简单的 BERT 融合语义方式。 事实上，经过2 ......
Bert-vits 生化危机 Bert vits 危机

云端开炉,线上训练,Bert-vits2-v2.2云端线上训练和推理实践(基于GoogleColab)

对于笔者这样的穷哥们来讲，GoogleColab就是黑暗中的一道光，就算有训练时长限制，也能凑合用了，要啥自行车？要饭咱也就别嫌饭馊了，本次我们基于GoogleColab在云端训练和推理Bert-vits2-v2.2项目，复刻那黑破坏神角色莉莉丝(lilith)。 ......
云端 GoogleColab Bert-vits Bert vits

Bert-vits2-v2.2新版本本地训练推理整合包(原神八重神子英文模型miko)

近日，Bert-vits2-v2.2如约更新，该新版本v2.2主要把Emotion 模型换用CLAP多模态模型，推理支持输入text prompt提示词和audio prompt提示语音来进行引导风格化合成，让推理音色更具情感特色，并且推出了新的预处理webuI，操作上更加亲民和接地气。 更多情报请 ......
Bert-vits 模型 Bert vits miko

Bert【1】-基础

2018年的10月11日，Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》， 成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果，赢得自然语言处理 ......
基础 Bert

19.Some people say:Face-to-face classes are a better option for college students than online classes. Present possible counterarguments to the claim, rebut it and reaffirm the argument.

Round 1: Presenting Possible Counterarguments Speaker 1 (Student A): Hello, everyone! The claim that face-to-face classes are a better option than onl ......
classes counterarguments Face-to-face the argument

Bert-vits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)

中英文混合输出是文本转语音(TTS)项目中很常见的需求场景，尤其在技术文章或者技术视频领域里，其中文文本中一定会夹杂着海量的英文单词，我们当然不希望AI口播只会念中文，Bert-vits2老版本(2.0以下版本)并不支持英文训练和推理，但更新了底模之后，V2.0以上版本支持了中英文混合推理(mix) ......
中英 Bert-vits 模型 Bert vits

从Hugging Face下载模型到本地并调用

不同的模型需要的显存不同，下载前先查一下自己GPU能支持什么模型 1. 用如下脚本可以下载HuggingFace上的各种模型， 网址 https://huggingface.co/models download.py #coding=gbk import time from huggingface_ ......
模型 Hugging Face

义无反顾马督工,Bert-vits2V210复刻马督工实践(Python3.10)

Bert-vits2更新了版本V210，修正了日/英的bert对齐问题，效果进一步优化；对底模使用的数据进行优化和加量，减少finetune失败以及电音的可能性；日语bert更换了模型，完善了多语言推理。 ......
义无反顾 Bert-vits Python3 Python Bert

本地训练,立等可取,30秒音频素材复刻霉霉讲中文音色基于Bert-VITS2V2.0.2

之前我们使用Bert-VITS2V2.0.2版本对现有的原神数据集进行了本地训练，但如果克隆对象脱离了原神角色，我们就需要自己构建数据集了，事实上，深度学习模型的性能和泛化能力都依托于所使用的数据集的质量和多样性，本次我们在本地利用Bert-VITS2V2.0.2对霉霉讲中文的音色进行克隆实践。 霉 ......
音色 Bert-VITS 素材 音频 Bert

本地训练,开箱可用,Bert-VITS2 V2.0.2版本本地基于现有数据集训练(原神刻晴)

按照固有思维方式，深度学习的训练环节应该在云端，毕竟本地硬件条件有限。但事实上，在语音识别和自然语言处理层面，即使相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型，对于预算有限的同学们来说，也没必要花冤枉钱上“云端”了，本次我们来演示如何在本地训练Bert-VITS2 V2.0.2模型。 ......
Bert-VITS 版本 数据 Bert VITS

又欲又撩人,基于新版Bert-vits2V2.0.2音色模型雷电将军八重神子一键推理整合包分享

Bert-vits2项目近期炸裂更新，放出了v2.0.2版本的代码，修正了存在于2.0先前版本的重大bug，并且重炼了底模，本次更新是即1.1.1版本后最重大的更新，支持了三语言训练及混合合成，并且做到向下兼容，可以推理老版本的模型，本次我们基于新版V2.0.2来本地推理原神小姐姐们的音色模型。 具 ......
音色 雷电 Bert-vits 将军 模型

自然语言处理预训练——预训练BERT

原始的BERT有两个版本，其中基本模型有1.1亿个参数，大模型有3.4亿个参数。 在预训练BERT之后，我们可以用它来表示单个文本、文本对或其中的任何词元。 在实验中，同一个词元在不同的上下文中具有不同的BERT表示。这支持BERT表示是上下文敏感的。 ......
自然语言 自然 语言 BERT

自然语言处理预训练——用于预训练BERT的数据集

为了预训练 14.8节中实现的BERT模型，我们需要以理想的格式生成数据集，以便于两个预训练任务：遮蔽语言模型和下一句预测。一方面，最初的BERT模型是在两个庞大的图书语料库和英语维基百科（参见 14.8.5节）的合集上预训练的，但它很难吸引这本书的大多数读者。另一方面，现成的预训练BERT模型可能 ......
自然语言 自然 语言 数据 BERT

自然语言处理预训练—— 来自Transformers的双向编码器表示（BERT）

我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后，输出可以被认为是一个矩阵，其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上，这些词嵌入模型都是与上下文无关的。让我们先来说明这个性质。 从上下文无关到上下文敏感 ELMo（Embeddings from Language Models） ......
自然语言 编码器 双向 Transformers 编码

BERT语言模型微调出现错误： AttributeError: 'str' object has no attribute 'item'

如下代码报错为 AttributeError: 'str' object has no attribute 'item' for step, batch in enumerate(self.train_data): if step % 40 == 0 and not step == 0: elaps ......
39 AttributeError attribute 模型 错误

bert双塔

import sysimport tensorflow as tffrom keras import Input, Modelimport keras.layers as layersfrom keras.layers import Dotfrom transformers import TFAut ......
bert

使用Bert模型实现embedding嵌入

参考文献：保姆级教程，用PyTorch和BERT进行文本分类 - 知乎 (zhihu.com) 模型地址：https://huggingface.co/bert-base-cased from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenize ......
embedding 模型 Bert

[ARC092F] Two Faced Edges 题解

题意 给定一张有向图，询问将每条有向边反向过后整个图的强连通分量的个数是否发生改变。 数据范围：$n\le 1000,m\le 200000$。 思路 分类讨论，讨论强连通分量是增加了还是减少了，假设修改的边是 $u\to v$。 强连通分量减少 因为只修改了一条边，所以强连通分量减少的情况肯定是 ......
题解 Faced Edges 092F ARC

什么是Bert

论文：https://arxiv.org/abs/1810.04805 定义： BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种自然语言处理（NLP）中的预训练模型，由Google在2018年提出。BERT的关键创新是使 ......
Bert

Hugging Face 在法国联合启动人工智能创业项目！

Hugging Face、Meta、Scaleway 与法国创业孵化基地 STATION F 合作的人工智能创业项目正式启动 📢🔥 申请截止日期为 12 月 1 日本项目旨在利用开源人工智能的力量来扶持初创公司并推动人工智能创业生态的创新🌪如果你是：👾 一家愿意开发开源模型的人工智能初创企业 ......
人工智能 人工 Hugging 智能 项目

基于BERT的文本分类（以2023年CCF的小样本数据分类任务为例）

文本分类任务 1、问题分析 文本分类作为NLP的入门任务，因为其应用广泛被大家熟知，文本以今年的竞赛为例，详细的说明一下文本分类任务的实现步骤，竞赛如下： 因为该赛题是一个文本分类的任务，我们需要知道该任务的输入和输出，数据介绍如下，根据数据我们可以看出文本的输入分别是专利的title、assign ......
样本 文本 任务 数据 BERT

2023CVPR_Spatial-Frequency Mutual Learning for Face Super-Resolution

一. Network：SFMNet 1.网络采用U-Net结构，其中SFMLM-i是不同分辨率的每层结构 2.SPB是空域分支，FRB是频域分支，分别经过FRB和SPB的两个分支信息经过FSIB分支进行信息的融合 3. FRB结构： class FreBlock9(nn.Module): def _ ......
CVPR_Spatial-Frequency Super-Resolution Resolution Frequency Learning
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