language-models

🌸 LLMs zu Hause ausführen, im BitTorrent-Stil. Fine-Tuning und Inferenz bis zu 10x schneller als das Auslagern

In Python geschriebene Open-Source-Bibliothek für Offline-Übersetzungen.

Von Chain-of-Thought-Prompting bis zu OpenAI o1 und DeepSeek-R1 🍓

Beispiele, End-to-End-Tutorials und Apps, entwickelt mit Liquid AI Foundational Models (LFM) und dem LEAP SDK

Large Concept Models: Sprachmodellierung in einem Satzrepräsentationsraum

[Paper-Liste] Paper zur Integration von Wissensgraphen (KGs) und Large Language Models (LLMs)

NLP-Sprachmodelle erklären, analysieren und visualisieren. Ecco erstellt interaktive Visualisierungen direkt in Jupyter Notebooks, um das Verhalten von Transformer-basierten Sprachmodellen (wie GPT2, BERT, RoBERTA, T5 und T0) zu erklären.

Inoffizieller API-Wrapper für Perplexity.ai + Account-Generator mit Web-Schnittstelle

Übersicht japanischer LLMs

LangChain- und Prompt-Engineering-Tutorials zu Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT mit benutzerdefinierten Daten. Jupyter Notebooks zum Laden und Indizieren von Daten, Erstellen von Prompt-Templates, CSV-Agenten und Verwenden von Retrieval-QA-Chains zur Abfrage der benutzerdefinierten Daten. Projekte zur Nutzung eines privaten LLM (Llama 2) für Chats mit PDF-Dateien und Tweet-Stimmungsanalyse.

Eine Familie von Diffusionsmodellen zur Generierung von Text zu Audio.

💁 Fantastische Sammlung von Transformers-Modellen für die natürliche Sprachverarbeitung mit Papers, Videos, Blogs, offiziellem Repository sowie Colab-Notebooks. 🛫☑️

[ACL 2023] Reasoning with Language Model Prompting: A Survey

LLM-basierte ontologische Extraktionstools, einschließlich SPIRES

Offizielle Implementierung von HyenaDNA, einem mit Hyena erstellten Genom-Basismodell für lange Sequenzen

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

Aktives Lernen für Textklassifizierung in Python

Happy Transformer vereinfacht das Fine-Tuning und die Inferenz von NLP-Transformer-Modellen.

Sprachübergreifende Generalisierung durch Multitask-Finetuning

PromptInject ist ein Framework, das Prompts modular zusammenstellt, um die Robustheit von LLMs gegenüber adversariellen Angriffen quantitativ zu analysieren. Ausgezeichnet mit dem Best Paper Award auf dem NeurIPS ML Safety Workshop 2022

Bibliothek für Entwickler, die das Potenzial von Large Language Models (LLMs) und anderer generativer KI durch einen sauberen, effektiven und Go-idiomatischen Ansatz erkunden möchten.