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🤗 Transformers : le framework de définition de modèles pour l'apprentissage automatique de pointe en texte, vision, audio et multimodal, pour l'inférence et l'entraînement.

Fine-tuning efficace et unifié de plus de 100 LLM et VLM (ACL 2024).

12 semaines, 24 leçons, l'IA pour tous !

Apprenez-le. Construisez-le. Livrez-le pour les autres.

AiLearning : Analyse de données, apprentissage automatique pratique, algèbre linéaire, PyTorch, NLTK et TF2.

Weiyu : Assistant d'analyse d'opinion publique multi-agents accessible à tous, conçu pour briser les bulles d'information, restituer la réalité de l'opinion, prédire les tendances et faciliter la prise de décision. Développé de zéro sans dépendance à aucun framework.

Bibliothèque Python pour extraire des informations structurées à partir de textes non structurés via des LLM, avec une mise en correspondance précise des sources et une visualisation interactive.

500 projets d'IA, de Machine Learning, de Deep Learning, de vision par ordinateur et de NLP avec code source.

Segmentation de mots chinois, étiquetage morphosyntaxique, reconnaissance d'entités nommées, analyse syntaxique de dépendance, analyse syntaxique en constituants, analyse de dépendance sémantique, étiquetage de rôles sémantiques, résolution de coréférence, transfert de style, similarité sémantique, découverte de nouveaux mots, extraction de mots-clés, résumé automatique, classification et clustering de texte, conversion pinyin/simplifié-traditionnel, traitement du langage naturel.

Traitement du langage naturel (NLP) de qualité industrielle en Python.

Un système de curation de connaissances alimenté par LLM qui recherche un sujet et génère un rapport complet avec citations.

Ce dépôt présente diverses techniques avancées pour les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG). Chaque technique dispose d'un tutoriel détaillé sous forme de notebook.

🏆 Une liste classée des meilleures bibliothèques Python pour le machine learning. Mise à jour hebdomadaire.

Notes complètes sur le deep learning (Terminé) : tutoriels PyTorch de Tudui, Apprendre le deep learning avec Li Mu, Deep Learning d'Andrew Ng, et agents de grands modèles par Dafei.

Compilation de modèles de langage chinois open source, axée sur des modèles légers, déployables en privé et à faible coût d'entraînement, incluant modèles de base, réglages fins par domaine, jeux de données et tutoriels.

Pré-entraînement auto-supervisé à grande échelle à travers les tâches, les langues et les modalités.

🤗 La plus grande plateforme de jeux de données prêts à l'emploi pour les modèles d'IA, avec des outils de manipulation de données rapides, simples et efficaces

Framework open-source d'apprentissage automatique pour automatiser les conversations textuelles et vocales : NLU, gestion de dialogue, connexion à Slack, Facebook, et plus encore - Créez des chatbots et des assistants vocaux.

FinGPT : Modèles de langage financiers open source. Révolutionnez le secteur. Nous publions le modèle entraîné sur HuggingFace.

Une liste organisée de ressources dédiées au traitement du langage naturel (NLP)

Modèles de langage chinois LLaMA & Alpaca avec entraînement et déploiement local sur CPU/GPU.

Ce projet regroupe les concepts clés et les implémentations de code fréquemment abordés lors des entretiens en Machine Learning, Deep Learning et NLP, constituant une base théorique essentielle pour tout ingénieur en algorithmique.

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Une liste exhaustive de contenus liés à PyTorch sur GitHub, tels que différents modèles, implémentations, bibliothèques auxiliaires, tutoriels, etc.

Modélisation de sujets pour les humains

Couche de mémoire pour agents IA. Remplacez les pipelines RAG complexes par une couche de mémoire serverless en un seul fichier. Offrez à vos agents une récupération instantanée et une mémoire à long terme.

Convertissez facilement des documents en données structurées. Unstructured est une solution ETL open-source pour transformer des documents complexes en formats structurés et propres pour les modèles de langage.

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