bert

Kashgari टेक्स्ट-लेबलिंग और टेक्स्ट-क्लासिफिकेशन के लिए tf.keras के ऊपर बनाया गया एक प्रोडक्शन-लेवल NLP ट्रांसफर लर्निंग फ्रेमवर्क है, जिसमें Word2Vec, BERT और GPT2 लैंग्वेज एम्बेडिंग शामिल हैं।

सूचना पुनर्प्राप्ति के लिए एक विषम बेंचमार्क। उपयोग में आसान, 15+ से अधिक विभिन्न IR डेटासेट पर अपने मॉडल का मूल्यांकन करें।

प्राकृतिक भाषा की समझ के लिए बहु-कार्य गहरे तंत्रिका नेटवर्क

EasyNLP: एक व्यापक और उपयोग में आसान NLP टूलकिट

MinD (Machine IntelligeNce of Damo) लैब से एनकोडर-डिकोडर का ALIbaba का संग्रह

[CVPR 2021] Transformer Interpretability Beyond Attention Visualization के लिए आधिकारिक PyTorch कार्यान्वयन, Transformer आधारित नेटवर्क द्वारा वर्गीकरण को विज़ुअलाइज़ करने की एक नई विधि।

BERT आधारित NLP मॉडल के लिए बेहद आसान लाइब्रेरी

Transformers लाइब्रेरी के लिए त्वरित आरंभ ट्यूटोरियल

Go में स्व-निहित मशीन लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी

चीनी लॉन्ग टेक्स्ट क्लासिफिकेशन, शॉर्ट सेंटेंस क्लासिफिकेशन, मल्टी-लेबल क्लासिफिकेशन, दो वाक्यों की समानता (Keras NLP का चीनी टेक्स्ट क्लासिफिकेशन, मल्टी-लेबल क्लासिफिकेशन, या सेंटेंस क्लासिफिकेशन, लॉन्ग या शॉर्ट), वर्ड/कैरेक्टर/सेंटेंस एम्बेडिंग लेयर और ग्राफ कंस्ट्रक्शन बेस क्लास, FastText, TextCNN, CharCNN, TextRNN, RCNN, DCNN, DPCNN, VDCNN, CRNN, Bert, Xlnet, Albert, Attention, DeepMoji, HAN, कैप्सूल नेटवर्क-CapsuleNet, Transformer-encode, Seq2seq, SWEM, LEAM, TextGCN

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, ज्ञान ग्राफ़, संवाद प्रणाली, बड़े मॉडल और अन्य तकनीकों का अनुसंधान और अनुप्रयोग।

:आर्किटेक्चर परिवर्तन और स्केलिंग दोनों के माध्यम से BERT को आधुनिकता में लाना।

PaddleSlim डीप मॉडल संपीड़न और आर्किटेक्चर खोज के लिए एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है।

CPU और GPU पर ट्रांसफॉर्मर इन्फेरेंस (Bert, Albert, GPT2, Decoders, आदि) के लिए एक तेज़ और उपयोगकर्ता-अनुकूल रनटाइम।

प्री-ट्रेनड चाइनीज ELECTRA (चीनी ELECTRA प्री-ट्रेनड मॉडल)

कोरियाई BERT प्री-ट्रेन किए गए केस्ड (KoBERT)

🛸 spaCy में BERT, XLNet और GPT-2 जैसे प्रीट्रेन किए गए ट्रांसफॉर्मर का उपयोग करें

[ICLR'23 Spotlight🔥] किसी भी कन्वोल्यूशनल नेटवर्क पर पहला सफल BERT/MAE-शैली का प्री-ट्रेनिंग; "Designing BERT for Convolutional Networks: Sparse and Hierarchical Masked Modeling" का Pytorch कार्यान्वयन।

⭕ N2O: वितरित WebSocket एप्लिकेशन सर्वर ISO 20922

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र में संबंधित शोध पत्र (पढ़ने के नोट्स के साथ), मॉडल पुनरुत्पादन और डेटा प्रसंस्करण आदि (कोड में TensorFlow और PyTorch दोनों संस्करण शामिल हैं)

PyTorch में transformers का एक शानदार कार्यान्वयन

सभी 3 Jigsaw Toxic Comment Challenges में टॉक्सिक टिप्पणियों का अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित मॉडल और कोड। ⚡ Pytorch Lightning और 🤗 Transformers का उपयोग करके निर्मित। हमारे API का उपयोग करने के लिए, कृपया हमें contact@unitary.ai पर ईमेल करें।

Transformers4Rec अनुक्रमिक और सत्र-आधारित अनुशंसा के लिए एक लचीला और कुशल पुस्तकालय है और यह PyTorch के साथ काम करता है।

संदर्भित विषय मॉडलिंग चलाने के लिए एक python पैकेज। CTMs सुसंगत विषय प्राप्त करने के लिए संदर्भित एम्बेडिंग (जैसे, BERT) को विषय मॉडल के साथ जोड़ते हैं। EACL और ACL 2021 में प्रकाशित (Bianchi et al.)।

बहुभाषी टेक्स्ट, इमेज और 🔜 वीडियो में कंटेंट को समझने और जनरेट करने के लिए पॉकेट-साइज़ मल्टीमॉडल AI, जो OpenAI CLIP और LLaVA से 5 गुना तक तेज़ है 🖼️ & 🖋️

Microsoft की कुछ नेचुरल स्पीच विशेषताओं के साथ BERT और VITS पर आधारित सर्वश्रेष्ठ अभ्यास TTS; ONNX स्ट्रीमिंग आउट का समर्थन करता है!

बेहतर OpenVINO™ inference के लिए Neural Network Compression Framework

💁 Natural Language Processing के लिए Transformers Models का बेहतरीन खजाना, जिसमें पेपर्स, वीडियो, ब्लॉग, आधिकारिक रेपो और colab Notebooks शामिल हैं। 🛫☑️

Transformer नेटवर्क, अटेंशन मैकेनिज्म, GPT, BERT, ChatGPT, LLMs और ट्रांसफर लर्निंग पर केंद्रित NLP संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची।

PyTorch में Tencent प्री-ट्रेनिंग फ्रेमवर्क और प्री-ट्रेन्ड मॉडल ज़ू।