shibing624

pycorrector टेक्स्ट त्रुटि सुधार के लिए एक टूलकिट है। यह Kenlm, T5, MacBERT, ChatGLM3, Qwen2.5 जैसे मॉडलों का उपयोग करके टेक्स्ट सुधार की सुविधा देता है।

MedicalGPT: ChatGPT ट्रेनिंग पाइपलाइन के साथ अपना खुद का मेडिकल GPT मॉडल प्रशिक्षित करना। इसमें इंक्रीमेंटल प्री-ट्रेनिंग (PT), सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (SFT), RLHF, DPO, ORPO और GRPO शामिल हैं।

text2vec, text to vector. टेक्स्ट को वेक्टर मैट्रिक्स में बदलने के लिए एक टेक्स्ट वेक्टर प्रतिनिधित्व टूल, जो Word2Vec, RankBM25, Sentence-BERT, CoSENT आदि जैसे टेक्स्ट प्रतिनिधित्व और टेक्स्ट समानता गणना मॉडल को लागू करता है, उपयोग के लिए तैयार है।

similarity: Java के लिए एक टेक्स्ट समानता गणना टूलकिट। इसका उपयोग टेक्स्ट समानता गणना, भावना विश्लेषण और अन्य कार्यों के लिए किया जा सकता है, जो उपयोग के लिए तैयार है।

TextGen: टेक्स्ट जनरेशन मॉडल का कार्यान्वयन, जिसमें LLaMA, BLOOM, GPT2, BART, T5, SongNet आदि शामिल हैं।

सिमिलरिटी कैलकुलेशन और सिमेंटिक सर्च के लिए एक टूलकिट, जो करोड़ों डेटा पॉइंट्स के साथ टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट, टेक्स्ट-टू-इमेज और इमेज-टू-इमेज सर्च का समर्थन करता है।

लोकल LLM के लिए RAG, PDF/doc/txt फ़ाइलों के साथ चैट, ChatPDF। स्थानीय LLM, एम्बेडिंग मॉडल और रीरैंकर मॉडल पर आधारित शुद्ध नेटिव RAG कार्यान्वयन, जो GraphRAG का समर्थन करता है, किसी भी थर्ड-पार्टी एजेंट लाइब्रेरी को स्थापित करने की आवश्यकता नहीं है।

ChatPilot: एक Chat Agent वेब UI, जो Google सर्च, डॉक्यूमेंट/URL चैट (RAG) और कोड इंटरप्रेटर सुविधाओं का समर्थन करता है, जो Kimi Chat की कार्यक्षमता को दोहराता है।

Automatic Speech Recognition (ASR) और Text-To-Speech (TTS) इंजन। चीनी और अंग्रेजी स्पीच रिकग्निशन, मल्टी-रोल स्पीच सिंथेसिस, बहुभाषी समर्थन और उच्च सटीकता।

pytextclassifier टेक्स्ट क्लासिफिकेशन के लिए एक टूलकिट है। इसमें LR, Xgboost, TextCNN, FastText, TextRNN, BERT जैसे क्लासिफिकेशन मॉडल शामिल हैं, जो सीधे उपयोग के लिए तैयार हैं।