transformer

🔍 Un framework multi-agente basado en LLM para motores de búsqueda web (como Perplexity.ai Pro y SearchGPT)

Un framework para la inferencia eficiente de modelos omnimodales.

El repositorio de GitHub para el artículo "Informer" aceptado por AAAI 2021.

Optimización relacionada con Transformers, incluyendo BERT y GPT.

Series temporales Timeseries Deep Learning Machine Learning Python Pytorch fastai | Biblioteca de Deep Learning de última generación para series temporales y secuencias en Pytorch / fastai

Cuantización, núcleos, entorno de ejecución y motor de inferencia para dispositivos móviles, wearables, hogares inteligentes y robots.

Tutoriales sobre cómo implementar algunos modelos secuencia a secuencia (seq2seq) con PyTorch y TorchText.

SwinIR: Restauración de imágenes usando Swin Transformer (repositorio oficial)

Un enrutador programable de mezcla de modelos (Mixture-of-Models) para inferencia de LLM heterogénea

Kit de herramientas de reconocimiento de voz de extremo a extremo listo para producción y centrado en la producción

Una lista de artículos sumamente completa sobre Vision Transformer/Attention, que incluye artículos, códigos y sitios web relacionados

Un framework de código abierto para Prompt-Learning

La biblia definitiva de introducción a la IA sin rodeos ni exclusividades, fácil de dominar para estudiantes e ingenieros. Abarca desde redes neuronales hasta modelos grandes de lenguaje, diseño de alto nivel hasta principios micro, e implementación de ingeniería hasta fundamentos de algoritmos. Después de completarlo, comprenderás por qué la predicción del siguiente token, una capacidad aparentemente simple, puede cambiar el mundo, y también descubrirás que la IA no es tan misteriosa ni inalcanzable como imaginabas. ¡Superémoslo!

Transformer: Implementación en PyTorch de "Attention Is All You Need"

Plataforma de recursos de entrevistas para ingenieros de algoritmos de AIGC/LLM/AI Agent. Cubre experiencias de entrevistas y conocimientos fundamentales de la industria de IA como AIGC, modelos grandes LLM, AI Agent, inteligencia encarnada, aprendizaje profundo tradicional, visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural, conducción autónoma, aprendizaje automático, aprendizaje por refuerzo, minería de macrodatos, modelos mundiales, metaverso, AGI, etc.

Backbones de IA eficientes que incluyen GhostNet, TNT y MLP, desarrollados por Huawei Noah's Ark Lab.

Algoritmos de predicción neuronal escalables y fáciles de usar.

Curso de introducción al aprendizaje profundo, cursos avanzados, cursos especializados, casos académicos, casos de práctica industrial, enciclopedia de conocimientos de aprendizaje profundo y banco de preguntas para entrevistas.

Implementación oficial en PyTorch de SegFormer

Recopilación de artículos sobre transformers con visión. Awesome Transformer with Computer Vision (CV)

Towhee es un framework dedicado a hacer que los pipelines de procesamiento de datos neuronales sean simples y rápidos.

queremos crear un repositorio para ilustrar el uso de transformers en chino

Este repositorio contiene una lista de lectura de artículos sobre predicción y pronóstico de series temporales (TSF) y espacio-temporales (STF). Estos artículos están categorizados principalmente según el tipo de modelo.

Arquitectura base para (M)LLMs

Fábrica de factores automática de código abierto basada en aprendizaje por refuerzo profundo.

Pipelines de PLN nativos en Rust listos para usar y modelos basados en transformers (BERT, DistilBERT, GPT2,...)

[AutoArk] ¡GPA (Audio de Propósito General) puede hacer reconocimiento de voz (ASR), síntesis de voz (TTS) y conversión de voz con un modelo diminuto!

Una lista seleccionada profesionalmente de recursos increíbles (artículos, código, datos, etc.) sobre transformers en series temporales.

Contador de FLOPs para redes neuronales en el framework PyTorch

Cuantización nativa de PyTorch para entrenamiento e inferencia