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Low-Code-Framework zum Erstellen benutzerdefinierter LLMs, neuronaler Netze und anderer KI-Modelle.

💥 Schnelle, hochmoderne Tokenizer, optimiert für Forschung und Produktion

OpenVINO™ ist ein Open-Source-Toolkit zur Optimierung und Bereitstellung von KI-Inferenz

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Schnelles und präzises ML in 3 Zeilen Code

Eine kuratierte Liste praktischer Leitfaden-Ressourcen zu LLMs (LLMs-Baum, Beispiele, Papers)

CoreNLP: Eine Java-Suite von Core-NLP-Werkzeugen für Tokenisierung, Satzsegmentierung, NER, Parsing, Koreferenz, Sentiment-Analyse usw.

Eine PyTorch-Implementierung des Transformer-Modells aus „Attention is All You Need“.

Einfache, pythonische Textverarbeitung – Sentiment-Analyse, Part-of-Speech-Tagging, Noun-Phrase-Extraction, Übersetzung und mehr.

Eine Sammlung von Beispielen und Tutorials zum maschinellen Lernen.

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Web-Mining-Modul für Python mit Werkzeugen für Scraping, natürliche Sprachverarbeitung, maschinelles Lernen, Netzwerkanalyse und Visualisierung.

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Stanford NLP Python-Bibliothek für Tokenisierung, Satzsegmentierung, NER und Parsing für viele menschliche Sprachen

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Leseliste für Forschungsthemen im Bereich multimodales maschinelles Lernen.

🎓 Sammlung von Kurs- und Vorlesungsunterlagen zum Thema Machine Learning.

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Dieses Repository ist eine kuratierte Sammlung von Links zu verschiedenen Kursen und Ressourcen über Künstliche Intelligenz (KI)

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Ein von BaiChuan-Inc. entwickeltes großflächiges 7B-Pretraining-Sprachmodell

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Dieses Repository ist eine Sammlung kostenloser Ressourcen zum Erlernen von Data Science.

🏝️ OASIS: Open Agent Social Interaction Simulations mit einer Million Agenten.

Argilla ist ein Kollaborationstool für KI-Ingenieure und Fachexperten zum Erstellen hochwertiger Datensätze

Ein Open-Source-Framework für Prompt-Learning.

Eine C-Bibliothek zum Parsen und Normalisieren von Straßenadressen weltweit. Basiert auf statistischer NLP und offenen Geodaten.