transformer

PaddleSlim es una biblioteca de código abierto para la compresión de modelos profundos y la búsqueda de arquitectura.

Safe RLHF: Alineación de valores restringida mediante aprendizaje por refuerzo seguro a partir de retroalimentación humana

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

Modelo pequeño, gran lógica: la optimización impulsada por la diversidad provoca la capacidad de razonamiento de modelos grandes en VibeThinker-1.5B

Un entorno de ejecución rápido y fácil de usar para la inferencia de transformers (Bert, Albert, GPT2, Decoders, etc.) en CPU y GPU.

[ICLR'23 Spotlight & ECCV'24 & IJCV'24] MapTR: Modelado estructurado y aprendizaje para la construcción de mapas HD vectorizados en línea.

Retinexformer: Transformer basado en Retinex de una sola etapa para la mejora de imágenes con poca luz (Top 10 más citado en ICCV 2023 🏆, subcampeón en NTIRE 2024 🏆, ganador en NTIRE 2025 🏆 y ganador en NTIRE 2026 🏆).

Una lista de artículos recientes sobre visión por computadora basados en Transformer.

Un conjunto de notebooks y otros archivos que te ayudarán a aprender IA desde cero.

Este repositorio es la implementación oficial de Disentangling Writer and Character Styles for Handwriting Generation (CVPR 2023)

SDK de detección y reconocimiento de texto en chino, gratuito y sin conexión

[TPAMI'23] Unificación de la estimación de flujo, estéreo y profundidad

Parallax es un framework de servicio de modelos distribuido que permite construir su propio clúster de IA en cualquier lugar

PoolFormer: MetaFormer es en realidad lo que necesitas para visión (Oral CVPR 2022)

Investigación sobre la arquitectura Engram de DeepSeek basada en Qwen-3 y la serie Stable Diffusion.

Implementación de Attention is all you need

Transformers4Rec es una biblioteca flexible y eficiente para sistemas de recomendación secuenciales y basados en sesiones, compatible con PyTorch.

🎓 Curso sistemático de construcción de modelos de lenguaje extensos | 🛠️ Cubre ingeniería de datos de preentrenamiento, Tokenizer, Transformer, MoE, programación de GPU (CUDA/Triton), entrenamiento distribuido, leyes de escala, optimización de inferencia y alineación (SFT/RLHF/GRPO) | 🚀 6 tareas progresivas + impulsadas por código para establecer un sistema de conocimiento full-stack de LLM

Un paquete de Python para ejecutar modelos de temas contextualizados. Los CTM combinan incrustaciones contextualizadas (por ejemplo, BERT) con modelos de temas para obtener temas coherentes. Publicado en EACL y ACL 2021 (Bianchi et al.).

IA multimodal de bolsillo para la comprensión y generación de contenido en textos multilingües, imágenes y próximamente video, hasta 5 veces más rápida que OpenAI CLIP y LLaVA.

Recopilación de proyectos destacados de inteligencia artificial (IA) de código abierto de todo el mundo

Framework de secuencia a secuencia enfocado en traducción automática neuronal basado en PyTorch

💁 Impresionante colección de modelos Transformers para procesamiento de lenguaje natural que contiene artículos, videos, blogs, repositorio oficial junto con cuadernos de Colab. 🛫☑️

Una librería de Deep Learning para la clasificación de tareas (señales) de EEG, basada en TensorFlow.

[NeurIPS 2020] Código oficial para el artículo "DeepSVG: A Hierarchical Generative Network for Vector Graphics Animation". Incluye una biblioteca de PyTorch para aprendizaje profundo con datos SVG.

Lista curada de recursos de PNL centrada en redes Transformer, mecanismos de atención, GPT, BERT, ChatGPT, LLMs y aprendizaje por transferencia

OpenSTL: Un benchmark integral de aprendizaje predictivo espacio-temporal

Generación neuronal de preguntas utilizando transformers

Implementación no oficial en PyTorch de Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition (INTERSPEECH 2020).

SwissArmyTransformer es una biblioteca flexible y potente para desarrollar tus propias variantes de Transformer.