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Tema · pre-trained-model

pre-trained-model

Repositorios de código abierto monitorizados etiquetados con pre-trained-model, ordenados por estrellas.

Repositorios
10
Estrellas totales
35.935
Estrellas de media
3594
Proporción
0,00%

Temas que aparecen con frecuencia junto a pre-trained-model en un mismo repositorio.

Emergentes recientes

Repositorios creados en los últimos 90 días, etiquetados con pre-trained-model.

No hay repositorios nuevos con este tema en los últimos 90 días.

  • unilm@microsoft

    Preentrenamiento autosupervisado a gran escala en múltiples tareas, idiomas y modalidades

    22.203+7Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • OpenPrompt@thunlp

    Un framework de código abierto para Prompt-Learning

    4889-1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • Chinese-ELECTRA@ymcui

    Modelo ELECTRA preentrenado para chino

    1434+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • KnowLM@zjunlp

    Un framework de código abierto para modelos de lenguaje extenso con base de conocimientos.

    1385-1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • SparK@keyu-tian

    [ICLR'23 Spotlight] El primer preentrenamiento exitoso estilo BERT/MAE en cualquier red convolucional; implementación en PyTorch de "Designing BERT for Convolutional Networks: Sparse and Hierarchical Masked Modeling".

    1376+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • Artículos de lectura obligatoria sobre edición de conocimientos para Modelos de Lenguaje Grandes (LLM).

    1246-1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • Uni-Mol@deepmodeling

    Repositorio oficial para los métodos de la serie Uni-Mol

    1159+3Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • FasterViT@NVlabs

    [ICLR 2024] Implementación oficial en PyTorch de FasterViT: Vision Transformers rápidos con atención jerárquica.

    925+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • ModelsGenesis@MrGiovanni

    [Premio al Joven Científico MICCAI 2019] [Premio al Mejor Artículo MEDIA 2020] Models Genesis, uno de los primeros modelos "fundacionales" en el análisis de imágenes médicas para múltiples tareas posteriores

    791+1Variación de estrellas de los últimos 7 días
  • TFC-pretraining@mims-harvard

    Aprendizaje contrastivo autosupervisado para series temporales mediante consistencia tiempo-frecuencia

    527+0Variación de estrellas de los últimos 7 días
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