transformers

Feinabstimmung des Whisper-Spracherkennungsmodells zur Unterstützung des Trainings ohne Zeitstempeldaten, mit Zeitstempeldaten und ohne Sprachdaten. Beschleunigt die Inferenz und unterstützt Web-, Windows-Desktop- und Android-Bereitstellung

LLM-KV-Cache-Kompprimierung leicht gemacht

Neuronales Netzwerk-Komprimierungsframework für verbesserte OpenVINO™-Inferenz

Eine Einführung in das maschinelle Lernen von Grund auf. Für Ingenieure, die über ML-Systeme genauso nachdenken möchten wie über Softwaresysteme.

Ming-Yi (MING): Ein großes medizinisches chinesisches Diagnose-KI-Modell

Eine Deep-Learning-Bibliothek für die Klassifizierung von EEG-Aufgaben (Signalen), basierend auf TensorFlow.

Einfaches Go-Dienstprogramm zum Herunterladen von HuggingFace-Modellen und -Datensätzen

DataDreamer: Prompt. Synthetische Daten generieren. Modelle trainieren und ausrichten. 🤖💤

Von den Tensor-Grundlagen bis zu Stable Diffusion, ein grober Entwurf für einen 10-wöchigen Kurs.

[ICLR'24 Spotlight] Chinesische und englische multimodale Large-Model-Serie (Chat and Paint) | Basiert auf dem CPM-Basismodell für multimodale chinesisch-englische Großmodelle

Vollständiger Lernpfad für Agent-Ingenieure · Von Grund auf KI-Engineering meistern · 20 Phasen, 503 Lektionen · Vollständige chinesische Übersetzung + begleitende Website + animierte Erklärungsvideos · Leitfaden zur Ausbildung zum KI-Agenten-Ingenieur

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[ICCV 2025] Von Anything zu Mesh wie menschliche Künstler. Offizielle Implementierung von "MeshAnything V2: Artist-Created Mesh Generation With Adjacent Mesh Tokenization"

KakaoBrain KoGPT (Korean Generative Pre-trained Transformer)

Ein Framework für kleine, große multimodale Modelle

Alle Stanford-Spickzettel: Künstliche Intelligenz, Transformers, LLMs, Deep Learning, Machine Learning, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik, Algebra und Analysis.

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

Buch zu Machine Learning Q and AI

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

1 Zeile für Tausende von State-of-the-Art NLP-Modellen in Hunderten von Sprachen. Der schnellste und präziseste Weg, Textprobleme zu lösen.

Implementierung von Band Split Roformer, einem SOTA-Attention-Netzwerk zur Musikquellentrennung aus den ByteDance AI Labs

Fachartikel über Graph-Transformer.

Implementierung von Muse: Text-zu-Bild-Generierung via Masked Generative Transformers in PyTorch

Deep-Research-Agent, der Ihnen hilft, die besten GitHub Repositories zu finden 🕵️!

Transformers sind mustereffiziente Weltmodelle. ICLR 2023, unter den besten 5%.

Dieses Repository ist eine kuratierte Sammlung der spannendsten und einflussreichsten CVPR 2025 Paper. 🔥 [Paper + Code + Demo]

Ein minimalistisches SOTA-LaTeX-OCR-Modell mit nur 20 Mio. Parametern, das im Browser läuft. Vollständige Trainings-Pipeline zur Selbstreproduktion verfügbar.

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

Dieses Repository ist die Basis für einen von der Community getragenen Kurs über Computer Vision mit neuronalen Netzen. Tritt gerne unserem Hugging Face Discord bei: hf.co/join/discord

Offizielle Implementierung des Papers „MiniGPT-5: Interleaved Vision-and-Language Generation via Generative Vokens“