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Tutorial de inicio rápido para la biblioteca Transformers

[ICML 2024] LLMCompiler: Un compilador LLM para llamadas a funciones en paralelo

😎 Una lista actualizada y seleccionada de excelentes artículos, métodos y recursos sobre aprendizaje semisupervisado.

Biblioteca de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural independiente escrita en Go.

Datos de NLTK.

Repositorio compartido para proyectos de código abierto del equipo de Google AI Language.

La biblioteca de detección de lenguaje natural más precisa para Python, adecuada para textos cortos y textos en varios idiomas.

Extracción de datos no estructurados rápida y eficiente. Escrito en Rust con bindings para múltiples lenguajes.

Curación de datos sintéticos para post-entrenamiento y extracción de datos estructurados

Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning asombrosos tal como los aprendemos. Notas de estudio y una lista curada de recursos asombrosos sobre estos temas.

Graph4nlp es la biblioteca para el uso sencillo de redes neuronales gráficas (GNN) para PNL. ¡Visita nuestro sitio web DLG4NLP (https://dlg4nlp.github.io/index.html) para obtener diversos recursos de aprendizaje!

Servidor de inferencia de CPU/GPU eficiente, escalable y de nivel empresarial para modelos transformer de 🤗 Hugging Face.

LLM.

Vectores de palabras con claves contextuales.

Modelo preentrenado XLNet en chino (中文XLNet预训练模型)

Biblioteca de Python para analizar cadenas de direcciones no estructuradas de Estados Unidos y dividirlas en sus componentes

Un framework sin código basado en PyTorch para estudios de aprendizaje profundo reproducibles. Parte del ecosistema PyTorch. Incluye hasta la fecha 26 métodos de destilación de conocimiento presentados en TPAMI, CVPR, ICLR, ECCV, NeurIPS, ICCV, AAAI, etc. Se proporcionan modelos entrenados, registros de entrenamiento y configuraciones para garantizar la reproducibilidad y el benchmarking.

Curso de ciencia de datos de 2015 de General Assembly en Washington, DC.

WikiChat es una implementación mejorada de RAG. Evita las alucinaciones de los modelos de lenguaje grandes mediante la recuperación de datos de un corpus.

Macaw-LLM: modelado de lenguaje multimodal con integración de imagen, video, audio y texto.

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Una base de código unificada para aprendizaje semisupervisado (NeurIPS'22)

Artículos de lectura obligatoria sobre ataques y defensas adversarias textuales.

Una colección de corpus para el reconocimiento de entidades nombradas (NER) y tareas de reconocimiento de entidades. Estos conjuntos de datos anotados cubren una variedad de idiomas, dominios y tipos de entidades.

ChatArena es un entorno de juegos de lenguaje multiagente para LLMs. El objetivo es desarrollar las capacidades de comunicación y colaboración de las IAs.

Awesome Search: todo sobre la búsqueda (de comercio electrónico, pero no solo) y su asombro

Modelo de aprendizaje profundo de última generación para analizar sentimientos, emociones, sarcasmo, etc.

Este repositorio contiene la implementación de diferentes arquitecturas para el reconocimiento de emociones en conversaciones.

La opción de código abierto para científicos de datos para escalar, evaluar y mantener datos de lenguaje natural. Trata los datos de entrenamiento como un artefacto de software.

🪐 Flujos de trabajo de NLP de extremo a extremo, desde el prototipo hasta la producción.