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

पारंपरिक और सरलीकृत शब्दकोश विस्तार / टोन कोडिंग / सबसे पूर्ण टोन एनोटेशन टूलचेन / वानक्सियांग अपडेट टूलचेन / Rime व्याकरण मॉडल: LMDG - Language, Model, Dictionary, Grammar। हाँ, यह वानक्सियांग पिनयिन का "रोमन साम्राज्य" है! उ

RAPTOR का आधिकारिक कार्यान्वयन: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval

चाइनीज डायलॉग 0.2B छोटा मॉडल (ChatLM-Chinese-0.2B), सभी डेटासेट स्रोतों, डेटा क्लीनिंग, टोकनराइज़र ट्रेनिंग, मॉडल प्री-ट्रेनिंग, SFT इंस्ट्रक्शन फाइन-ट्यूनिंग, RLHF ऑप्टिमाइजेशन आदि के लिए सभी कोड ओपन सोर्स करता है। डाउनस्ट्रीम टास्क SFT फाइन-ट्यूनिंग का समर्थन करता है, और ट्रिपल इंफॉर्मेशन एक्सट्रैक्शन फाइन-ट्यूनिंग उदाहरण प्रदान करता है।

बड़े भाषा मॉडल (LLM) का उपयोग करके कोड से स्वचालित रूप से आर्किटेक्चर आरेख बनाएं।

Macaw-LLM: छवि, वीडियो, ऑडियो और पाठ एकीकरण के साथ मल्टी-मोडल भाषा मॉडलिंग

RWKV भाषा मॉडल के लिए CPU पर INT4/INT5/INT8 और FP16 इनफेरेंस।

छोटा मॉडल, बड़ी लॉजिक: VibeThinker-1.5B में डाइवर्सिटी-ड्रिवन ऑप्टिमाइजेशन बड़े-मॉडल जैसी रीज़निंग क्षमता को बाहर लाता है

[EMNLP 2025 Oral] MemoryOS को व्यक्तिगत AI एजेंटों के लिए एक मेमोरी ऑपरेटिंग सिस्टम प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

फाउंडेशन मॉडल सीखने के लिए एक पाठ्यक्रम, शून्य से सीमा तक

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

जापानी LLM सारांश - जापानी LLM का अवलोकन

कोरियाई BERT प्री-ट्रेन किए गए केस्ड (KoBERT)

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

किसी भी LLM के लिए token/s और GPU मेमोरी आवश्यकता की गणना करें। llama.cpp/ggml/bnb/QLoRA क्वांटाइजेशन का समर्थन करता है

एक ओपन-सोर्स ज्ञानवान लार्ज लैंग्वेज मॉडल फ्रेमवर्क।

सीमित कंप्यूटिंग शक्ति में (BERT-प्रकार) भाषा मॉडल के प्रशिक्षण को क्रैम करना।

"Prismer: A Vision-Language Model with Multi-Task Experts" का कार्यान्वयन।

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

पेपर "Cognitive Architectures for Language Agents" पर आधारित भाषा एजेंटों की सूची

एक वॉयस चैट ऐप

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

निर्देश-पालन करने वाले LLMs (ChatGPT, LLaMA, Alpaca) को प्रशिक्षित करने के लिए ओपन-सोर्स डेटासेट का एक संग्रह

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

[NeurIPS 2023] LLM-Pruner: लार्ज लैंग्वेज मॉडल की स्ट्रक्चरल प्रूनिंग पर। Llama-3/3.1, Llama-2, LLaMA, BLOOM, Vicuna, Baichuan, TinyLlama आदि का समर्थन करता है।

ToRA टूल-एकीकृत रीजनिंग LLM एजेंटों की एक श्रृंखला है जिसे टूल के साथ इंटरैक्ट करके चुनौतीपूर्ण गणितीय तर्क समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है [ICLR'24]।

Z80-μLM एक 2-बिट क्वांटाइज्ड लैंग्वेज मॉडल है जो 8-बिट Z80 प्रोसेसर पर चलने के लिए काफी छोटा है। Python में संवादात्मक मॉडल प्रशिक्षित करें, उन्हें CP/M .COM बाइनरी के रूप में निर्यात करें, और अपने पुराने कंप्यूटर के साथ चैट करें।

LangSmith क्लाइंट SDK कार्यान्वयन

Kaldi के लिए एक Python रैपर।

[ollama/अन्य मॉडल का समर्थन करता है] OpenAI API कॉलिंग विधियों वाले किसी भी मॉडल को PotPlayer में एकीकृत करें। यह आपको वीडियो देखते समय उपशीर्षक (subtitles) का वास्तविक समय में अनुवाद करने में सक्षम बनाता है, जिससे भाषा की बाधाएं टूटती हैं और आपका देखने का अनुभव बेहतर होता है।