transformer

Cadre multi-agents basé sur LLM pour moteur de recherche web (similaire à Perplexity.ai Pro et SearchGPT)

Un framework pour l'inférence efficace de modèles omnimodaux.

Le dépôt GitHub pour l'article "Informer" accepté à AAAI 2021.

Optimisation liée aux Transformer, incluant BERT et GPT.

Bibliothèque de Deep Learning de pointe pour les séries temporelles et les séquences dans Pytorch / fastai.

Quantification, noyaux, runtime et moteur d'inférence pour mobiles, objets connectés, domotique et robots.

Tutoriels sur l'implémentation de quelques modèles séquence-à-séquence (seq2seq) avec PyTorch et TorchText.

SwinIR : Restauration d'images utilisant Swin Transformer (dépôt officiel).

Un routeur programmable de mélange de modèles pour l'inférence LLM hétérogène

Boîte à outils de reconnaissance vocale de bout en bout, prête pour la production

Une liste exhaustive d'articles sur les Vision Transformers et l'attention, incluant articles, codes et sites web associés.

Un framework open-source pour le prompt-learning.

Guide d'introduction à l'IA accessible, couvrant des réseaux de neurones aux grands modèles de langage, de la conception théorique à l'implémentation technique.

Transformer : implémentation PyTorch de "Attention Is All You Need"

Plateforme de ressources pour les entretiens d'ingénieurs en algorithmes AIGC, LLM et agents IA, couvrant l'ensemble du domaine de l'IA.

Backbones IA efficaces incluant GhostNet, TNT et MLP, développés par le laboratoire Noah's Ark de Huawei.

Algorithmes de prévision neuronale évolutifs et conviviaux.

Cours d'introduction, cours avancés, études de cas académiques et industrielles, encyclopédie des connaissances et banque de questions d'entretien sur le Deep Learning et l'IA.

Implémentation officielle PyTorch de SegFormer.

Collection d'articles sur les transformers appliqués à la vision. Awesome Transformer with Computer Vision (CV)

Towhee est un framework dédié à la simplification et à l'accélération des pipelines de traitement de données neuronales.

Dépôt visant à illustrer l'utilisation des transformers en chinois.

Ce dépôt contient une liste de lecture d'articles sur la prévision de séries temporelles (TSF) et la prévision spatio-temporelle (STF). Ces articles sont principalement classés par type de modèle.

Architecture fondamentale pour (M)LLM.

Usine à facteurs automatisée open source basée sur l'apprentissage par renforcement profond.

Pipelines NLP natifs en Rust prêts à l'emploi et modèles basés sur des transformers (BERT, DistilBERT, GPT2,...)

[AutoArk] GPA (General Purpose Audio) permet la reconnaissance vocale (ASR), la synthèse vocale (TTS) et la conversion de voix avec un seul modèle compact.

Une liste organisée de ressources (articles, code, données, etc.) sur les transformers appliqués aux séries temporelles.

Compteur de flops pour les réseaux de neurones dans le framework pytorch.

Quantification native PyTorch pour l'entraînement et l'inférence