nlp

जापानी नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची: पायथन लाइब्रेरी, LLMs, शब्दकोश, कॉर्पोरा और डेटासेट। इसमें संसाधनों को खोजने के लिए Claude Code स्किल्स शामिल हैं।

SPIRES सहित LLM-आधारित ऑन्टोलॉजिकल एक्सट्रैक्शन टूल

仕事の日本語を、読みやすくわかりやすく書く・直すための Agent Skill です。

छोटे पैमाने के लार्ज मल्टीमॉडल मॉडल्स का एक फ्रेमवर्क

चीनी कानूनी डोमेन के लिए LLaMA (LLaMA for Chinese legal domain)

LangKit: Large Language Models (LLMs) की निगरानी के लिए एक ओपन-सोर्स टूलकिट। यह प्रॉम्प्ट और रिस्पॉन्स से सिग्नल निकालता है, जिससे सुरक्षा सुनिश्चित होती है। इसमें टेक्स्ट क्वालिटी, प्रासंगिकता मेट्रिक्स और सेंटीमेंट एनालिसिस जैसी सुविधाएँ शामिल हैं। यह LLM ऑब्जर्वेबिलिटी के लिए एक व्यापक टूल है।

कोरियाई प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) के लिए एक पायथन लाइब्रेरी। यह शब्द निष्कर्षण, टोकेनाइज़र, पार्ट-ऑफ-स्पीच टैगिंग और प्री-प्रोसेसिंग की सुविधा प्रदान करती है।

अकादमिक सर्वे पेपर जनरेशन।

Keras 3 के लिए प्रीट्रेनड मॉडल हब।

Rust में कार्यान्वित Jieba चीनी शब्द विभाजन

"GECToR – Grammatical Error Correction: Tag, Not Rewrite" (BEA-20) और "Text Simplification by Tagging" (BEA-21) शोध पत्रों का आधिकारिक कार्यान्वयन

Wikipedia से शब्दों और संस्थाओं के वेक्टर प्रतिनिधित्व सीखने के लिए एक उपकरण

BERT से GPT-4 तक के ट्रांसफॉर्मर मॉडल, Hugging Face से OpenAI तक के एनवायरनमेंट। फाइन-ट्यूनिंग, ट्रेनिंग और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के उदाहरण। ChatGPT, GPT-3.5-turbo, GPT-4, और DALL-E के साथ एक बोनस सेक्शन, जिसमें GPT-4 को शुरू करना, स्पीच-टू-टेक्स्ट, टेक्स्ट-टू-स्पीच, DALL-E के साथ टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन, Google Cloud AI, HuggingGPT और बहुत कुछ शामिल है।

Rasa UI, Rasa फ्रेमवर्क के लिए एक फ्रंटएंड है।

Bolt उच्च प्रदर्शन और विषम लचीलेपन वाली एक डीप लर्निंग लाइब्रेरी है।

[चीनी कानूनी बड़े मॉडल] DISC-LawLLM: कानूनी सेवाएं प्रदान करने के लिए बड़े भाषा मॉडल (LLMs) द्वारा संचालित एक बुद्धिमान कानूनी प्रणाली

10K+ से अधिक प्रोजेक्ट्स का चयन किया गया, जिसमें मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, NLP, GNN, रिकमेंडेशन सिस्टम, बायोमेडिसिन, मशीन विजन आदि शामिल हैं।

“AI-Compass” समुदाय को AI तकनीक के महासागर में नेविगेट करने के लिए मार्गदर्शन प्रदान करेगा, चाहे आप शुरुआती हों या उन्नत डेवलपर, आप यहाँ AI के सभी क्षेत्रों के लिए मार्ग पा सकते हैं। इसका उद्देश्य डेवलपर्स को AI की मुख्य अवधारणाओं, मुख्यधारा की तकनीकों और अत्याधुनिक रुझानों को व्यवस्थित रूप से समझने में मदद करना है, और अभ्यास के माध्यम से सिद्धांत से कार्यान्वयन तक की प्रक्रिया में महारत हासिल करना है।

MindSpore + 🤗Huggingface: निर्बाध अनुकूलता और त्वरण के साथ MindSpore पर कोई भी Transformers/Diffusers मॉडल चलाएं।

क्लासिकल लैंग्वेज टूलकिट

LLMs के लिए OO

ओपन-सोर्स AI प्रोजेक्ट्स की एक सूची जिनका उपयोग आप आसानी से आय उत्पन्न करने के लिए कर सकते हैं।

spaCy के साथ PDF, Word दस्तावेज़ और अन्य को प्रोसेस करें।

iOS, ML, AR संसाधनों का एक क्यूरेटेड संग्रह जिसमें कुछ UI परिवर्धन शामिल हैं

सर्वश्रेष्ठ GitHub रिपॉजिटरी खोजने में आपकी मदद करने के लिए डीप रिसर्च एजेंट

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।

TextGAN जेनेरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (GANs) आधारित टेक्स्ट जनरेशन मॉडल के लिए एक PyTorch फ्रेमवर्क है।

एक बैकएंड जो सार्वजनिक API के माध्यम से Hugging Face डेटासेट पेजों पर डेटासेट व्यूअर को पावर देता है।

🤖 क्यूरेटेड Transformer मॉडल और उनके कंपोज़ेबल घटकों की एक PyTorch लाइब्रेरी

यह रिपॉजिटरी PIXIU पेश करती है, जो पहला फाइनेंशियल लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM), इंस्ट्रक्शन ट्यूनिंग डेटा और फाइनेंशियल LLMs का समग्र मूल्यांकन करने के लिए बेंचमार्क प्रदान करता है।