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Framework de código bajo para construir LLMs personalizados, redes neuronales y otros modelos de IA

💥 Tokenizers rápidos y de última generación optimizados para la investigación y producción

OpenVINO™ es un kit de herramientas de código abierto para optimizar y desplegar inferencia de IA

Herramienta de anotación de código abierto para profesionales del aprendizaje automático.

ML rápido y preciso en 3 líneas de código

Una lista seleccionada de recursos de guías prácticas sobre LLMs (árbol de LLMs, ejemplos, artículos)

CoreNLP: Una suite en Java de herramientas principales de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para tokenización, segmentación de oraciones, reconocimiento de entidades nombraas (NER), análisis sintáctico, correferencia, análisis de sentimientos, etc.

Una implementación en PyTorch del modelo Transformer en "Attention is All You Need".

Procesamiento de texto simple y pythonico: análisis de sentimientos, etiquetado gramatical, extracción de sintagmas nominales, traducción y más.

Una colección de ejemplos y tutoriales de aprendizaje automático

Guía de entrevistas de aprendizaje profundo (incluye matemáticas, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y SLAM, entre otros)

Módulo de minería web para Python, con herramientas para web scraping, procesamiento de lenguaje natural, machine learning, análisis de redes y visualización.

BertViz: Visualiza la atención en modelos Transformer

Biblioteca de Python de Stanford NLP para tokenización, segmentación de oraciones, NER y análisis sintáctico de muchos lenguajes humanos

Mantenido oficialmente y con soporte de PaddlePaddle, incluye CV, NLP, Speech, Rec, TS, modelos grandes y más.

Lista de lectura para temas de investigación en aprendizaje automático multimodal

🎓 Notas de cursos y conferencias sobre aprendizaje automático (machine learning).

Una biblioteca de PNL para construir bots, con extracción de entidades, análisis de sentimientos, identificación automática de idiomas y mucho más

Este repositorio es una colección seleccionada de enlaces a varios cursos y recursos sobre Inteligencia Artificial (IA).

Una lista seleccionada de excelentes métodos de aprendizaje auto־supervisado

Guía de búsqueda de empleo para puestos de algoritmos de IA (incluye guías de preparación, guías de resolución de problemas, recomendaciones internas y listas de empresas de IA, entre otros recursos).

:alarm_clock: Cuenta regresiva para fechas límite de conferencias de IA

🚀 Implementaciones eficientes para arquitecturas de modelos emergentes

Un modelo de lenguaje de preentrenamiento 7B a gran escala desarrollado por BaiChuan-Inc.

Plataforma de tecnología del lenguaje

Este repositorio es una recopilación de recursos gratuitos para aprender ciencia de datos.

🏝️ OASIS: Simulaciones de interacción social de agentes abiertos con un millón de agentes.

Argilla es una herramienta de colaboración para ingenieros de IA y expertos en dominios para construir conjuntos de datos de alta calidad

Un framework de código abierto para Prompt-Learning

Una biblioteca en C para analizar y normalizar direcciones postales en todo el mundo. Impulsada por PLN estadístico y datos geográficos abiertos.