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Groß angelegtes Vortrainingskorpus für chinesische 100G

Ein Full-Stack-Algorithmen-Tutorial von NLP bis LLM, Online-Leseadresse: https://datawhalechina.github.io/base-llm/

SPLADE: Sparse Neural Search (SIGIR21, SIGIR22)

Erstellung eines chinesischen Dialogsystems basierend auf der neuesten Version von Rasa

TextGen: Implementierung von Textgenerierungsmodellen, einschließlich LLaMA, BLOOM, GPT2, BART, T5, SongNet und anderen. Out-of-the-box-Training und -Prädiktion für Modelle wie LLaMA, ChatGLM, BLOOM, GPT2, Seq2Seq, BART, T5, UDA usw.

Offizielle Implementierung der Paper „GECToR – Grammatical Error Correction: Tag, Not Rewrite“ (BEA-20) und „Text Simplification by Tagging“ (BEA-21)

Transformer-Modelle von BERT bis GPT-4, Umgebungen von Hugging Face bis OpenAI. Beispiele für Fine-Tuning, Training und Prompt Engineering. Ein Bonusteil mit ChatGPT, GPT-3.5-turbo, GPT-4 und DALL-E inklusive Schnellstart für GPT-4, Speech-to-Text, Text-to-Speech, Texterstellung mit DALL-E, Google Cloud AI, HuggingGPT und mehr

🤖 Eine PyTorch-Bibliothek mit kuratierten Transformer-Modellen und deren kombinierbaren Komponenten

Portugiesische vorrainierte BERT-Modelle

GitHub-Repository mit Tutorials zum Fine-Tuning von Transformern für verschiedene NLP-Aufgaben

PhoBERT: Vortrainierte Sprachmodelle für Vietnamesisch (EMNLP-2020 Findings)

Multi-Label-Textklassifikation, Multi-Label-Klassifikation, Textklassifikation, multi-label, classifier, text classification, BERT, seq2seq, attention, multi-label-classification

Fuzzy-String-Matching, -Gruppierung und -Auswertung.

KG-BERT: BERT für die Vervollständigung von Wissensgraphen

PatrickStar ermöglicht größere, schnellere und umweltfreundlichere vortrainierte Modelle für NLP und demokratisiert KI für alle.

PyTorch-Implementierung von JointBERT: „BERT for Joint Intent Classification and Slot Filling“

Das Hauptrepository für Forschung und Entwicklung von hochmodernen, mehrsprachigen Question-Answering-Systemen.

LLM-PowerHouse: Schöpfen Sie das Potenzial von LLMs durch kuratierte Tutorials, Best Practices und sofort einsatzbereiten Code für benutzerdefiniertes Training und Inferenz voll aus.

Einfache Implementierung des OpenAI CLIP-Modells in PyTorch.

Wiederbetrachtung vortrainierter Modelle für die chinesische Sprachverarbeitung (MacBERT)

Awesome-LLM-Eval: eine kuratierte Liste von Tools, Datensätzen/Benchmarks, Demos, Bestenlisten, Papers, Dokumenten und Modellen, hauptsächlich zur Evaluierung von LLMs.

Der allererste umfangreiche Benchmark für die indonesische Sprache im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung. Wir bieten mehrere Downstream-Aufgaben, vortrainierte IndoBERT-Modelle und Startcode! (AACL-IJCNLP 2020)

BERTweet: Ein vortrainiertes Sprachmodell für englische Tweets (EMNLP-2020)

Span-basierte Grounding-Verifizierung für RAG, Code und KI-Ausgaben mit Tool-Anbindung.

📖 Korean NLU Benchmark

Eine Implementierung des BERT-Modells und zugehöriger Downstream-Aufgaben basierend auf dem PyTorch-Framework.

NLP-Papier.

Ein Deep-Learning-NLP-Repository mit TensorFlow, das von der Textvorverarbeitung bis hin zu Downstream-Tasks moderner Modelle wie Topic Models, BERT, GPT und LLMs reicht.

Die chinesische Übersetzung von Natural Language Processing with Transformers, das maßgebliche Tutorial für Transformer.

Türkische BERT/DistilBERT-, ELECTRA-, ConvBERT- und T5-Modelle