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El centro de código abierto para crear y desplegar GPT/LLM Agents ⚡️

Scripts de Deep Learning de última generación organizados por modelos: fáciles de entrenar y desplegar con precisión y rendimiento reproducibles en infraestructura de nivel empresarial.

Código fuente de NLTK

Un marco muy sencillo para Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) de última generación

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Biblioteca de LLM y SLM potente y fácil de usar con un increíble repositorio de modelos.

💡 Marco de trabajo de IA todo en uno para búsqueda semántica, orquestación de LLM y flujos de trabajo de modelos de lenguaje

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💥 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

Un framework de código abierto para detectar, redactar, enmascarar y anonimizar datos sensibles (PII) en texto, imágenes y datos estructurados. Admite NLP, coincidencia de patrones y pipelines personalizables.

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Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT (series de modelos BERT-wwm en chino)

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.

Gran corpus en chino para PNL (Procesamiento de Lenguaje Natural)

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.

ModelScope: da vida al concepto de Model-as-a-Service.

La lista de artículos del documento de portada de 86 páginas de SCIS "The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey" por Zhiheng Xi y otros.

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

Aprovechamiento de BERT y c-TF-IDF para crear temas fácilmente interpretables.

Versión en chino del código de entrenamiento de GPT2, utilizando el tokenizador de BERT.

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Proyecto de segunda fase de LLaMA-2 y Alpaca-2 en chino + modelo de contexto ultra largo de 64K (LLaMA-2 y Alpaca-2 LLMs en chino con modelos de contexto largo de 64K)

Una biblioteca de código abierto para sistemas de diálogo y chatbots de extremo a extremo basados en aprendizaje profundo.

Un registro de las cosas que voy aprendiendo

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