transformers

Nutzung von BERT und c-TF-IDF zur Erstellung leicht verständlicher Themen.

Eine Implementierung modellparalleler autoregressiver Transformer auf GPUs, basierend auf den Bibliotheken Megatron und DeepSpeed

SD.Next: All-in-One-WebUI für die Erstellung, Beschriftung und Verarbeitung von KI-generierten Bildern und Videos

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

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

On-Device-Sprach-KI für Apple Silicon

Chinesische Version von CLIP für chinesische cross-modale Suche und Repräsentationsgenerierung.

Ein prägnanter, aber vollständiger Full-Attention-Transformer mit einer Reihe vielversprechender experimenteller Funktionen aus verschiedenen Papers

⚡ Rein in Rust geschriebene WebGPU-Inferenz-Engine — OpenAI-API-kompatibel, GGUF-nativ, läuft auf jeder GPU. Kein Python. Kein llama.cpp. Einzelne Binärdatei.

Chronos: Vortrainierte Modelle für Zeitreihenprognosen.

Robuste Rezepte zur Ausrichtung von Sprachmodellen auf menschliche und KI-Präferenzen

Implementierung / Replikation von DALL-E, OpenAIs Text-to-Image-Transformer, in Pytorch

OpenChat: Weiterentwicklung von Open-Source-Sprachmodellen mit unvollkommenen Daten

Superduper: End-to-End-Framework zum Erstellen benutzerdefinierter KI-Anwendungen und Agents.

Die Open-Source-Forschungsumgebung für KI-Forscher zum nahtlosen Trainieren, Evaluieren und Skalieren von Modellen von lokaler Hardware bis hin zu GPU-Clustern.

Eine Software für maschinelles Lernen zum Extrahieren von Informationen aus wissenschaftlichen Dokumenten.

Eine äußerst umfassende Liste von Arbeiten zu Vision Transformer/Attention, einschließlich Papern, Codes und zugehörigen Websites

Leitfaden zum Aufbau von Large Language Models in einer White-Box: Ein komplett selbst entwickelter Tiny-Universe

LLMs aus einer einzigen YAML-Datei fine-tunen. Layer-Streaming trainiert ein 8B-Modell auf einer 4-GB-Laptop-GPU.

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LightGlue: Lokales Feature-Matching mit Lichtgeschwindigkeit (ICCV 2023)

Prompt-Engineering-, Generative-KI- und LLM-Leitfaden von Learn Prompting | Treten Sie unserem Discord bei für die größte Prompt-Engineering-Lerncommunity

Prompt-Engineering | Prompt-Versionierung | Nutzen Sie GPT oder andere Prompt-basierte Modelle für strukturierte Ausgaben. Treten Sie unserem Discord für Prompt-Engineering, LLMs und weitere aktuelle Forschung bei.

Tutorials für den Einstieg in PyTorch und TorchText zur Sentimentanalyse.

Chinesischer Sprachverständnis-Evaluierungsbenchmark: Datensätze, Baselines, vortrainierte Modelle, Korpora und Bestenliste

Transformer für Information Retrieval, Textklassifizierung, NER, QA, Sprachmodellierung, Spracherzeugung, T5, Multimodalität und konversationelle KI

⚡️SwanLab – ein Open-Source- und modern gestaltetes Tool zur Nachverfolgung und Visualisierung von KI-Trainings. Unterstützt Cloud- und Self-Hosted-Nutzung. Integriert mit PyTorch, Transformers, verl, LLaMA Factory, ms-swift, Ultralytics, MMEngine, Keras usw.

Der Hugging Face-Kurs über Transformers

State-of-the-Art-Verarbeitung natürlicher Sprache

Fengshenbang-LM ist ein Open-Source-Großmodell-Ökosystem unter Leitung des Zentrums für kognitive Berechnung und natürliche Sprache des IDEA Research Institute und dient als Infrastruktur für chinesisches AIGC und kognitive Intelligenz.