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[ICLR 2025] संरेखित LLMs को कुछ भी न देकर प्रॉम्प्टिंग के माध्यम से शून्य से संरेखण डेटा संश्लेषण। आपका कुशल और उच्च गुणवत्ता वाला सिंथेटिक डेटा जनरेशन पाइपलाइन!

तेज़ अंतर्राष्ट्रीय एड्रेस पार्सिंग/नॉर्मलाइजेशन के लिए libpostal के Python बाइंडिंग

ओपन-सोर्स LLMs को फाइन-ट्यून, एब्लेट और यूनिट-टेस्ट करने के लिए टूलकिट

नॉन-लीनियर प्रोग्रामिंग सॉल्वर्स (Ipopt, Snopt) के लिए Eigen-आधारित, हल्का C++ इंटरफ़ेस।

👑 Streamlit ऐप्स के लिए spaCy बिल्डिंग ब्लॉक और विज़ुअलाइज़र

विभिन्न NLP कार्यों के लिए ट्रांसफॉर्मर्स को फाइन-ट्यून करने हेतु ट्यूटोरियल वाला Github रिपॉजिटरी

Catalyst गति के लिए बनाया गया एक C# नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी है। spaCy के डिज़ाइन से प्रेरित, यह प्री-ट्रेंड मॉडल, वर्ड और डॉक्यूमेंट एम्बेडिंग के प्रशिक्षण के लिए आउट-ऑफ-द-बॉक्स सपोर्ट और लचीले एंटिटी रिकग्निशन मॉडल प्रदान करता है।

PHP के लिए एक भाषा पहचान लाइब्रेरी। यह दिए गए टेक्स्ट स्ट्रिंग से भाषा का पता लगाती है।

मशीन लर्निंग/डीप लर्निंग/Python/लार्ज लैंग्वेज मॉडल/मल्टी-मोडल/LLM/डीप लर्निंग/Python/एल्गोरिदम इंटरव्यू/NLP ट्यूटोरियल।

ColPali जैसे लेट-इंटरैक्शन मल्टी-मॉडल मॉडल्स का उपयोग केवल कुछ लाइनों के कोड में करें।

हमने कोड जनरेशन कार्य के लिए एक नया मॉडल पेश किया है। HumanEval बेस डेटासेट पर इसकी टेस्ट सटीकता GPT-4 Turbo (अप्रैल 2024) और GPT-4o से बेहतर है।

🌟 मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, जेनरेटिव AI, NLP और डेटा साइंस को कवर करने वाले मुफ्त, उच्च गुणवत्ता वाले AI टूल्स, APIs, डेटासेट्स और लर्निंग रिसोर्सेज का संग्रह। डेवलपर्स, शोधकर्ताओं और क्रिएटर्स के लिए AI के साथ तेजी से निर्माण करने हेतु डिज़ाइन किया गया।

भारतीय भाषाओं के लिए नेचुरल लैंग्वेज टूलकिट का उद्देश्य विभिन्न NLP कार्यों के लिए आउट-ऑफ-द-बॉक्स सपोर्ट प्रदान करना है जिनकी एक एप्लिकेशन डेवलपर को आवश्यकता हो सकती है

DeepResearch Bench: डीप रिसर्च एजेंट्स के लिए एक व्यापक बेंचमार्क

ऑनलाइन संस्करण अस्थायी रूप से अनुपलब्ध है क्योंकि हम की का खर्च उठाने में असमर्थ हैं। आप इसे क्लोन करके स्थानीय रूप से चला सकते हैं। नोट: हम डिफ़ॉल्ट openai की सेट करते हैं। यदि की योजना से अधिक हो जाती है और अमान्य है, तो कृपया हमें बताएं। प्रतिक्रिया गति openai पर निर्भर करती है (कभी-कभी, आधिकारिक बहुत भीड़भाड़ वाला और धीमा होता है)

Java और JVM के लिए सबसे सटीक नेचुरल लैंग्वेज डिटेक्शन लाइब्रेरी, जो लंबे और छोटे दोनों तरह के टेक्स्ट के लिए उपयुक्त है

CSV, PDF, TXT फ़ाइलों 📄 और YTB वीडियो 🎥 के साथ चैट करने के लिए AI चैटबॉट 🤖 | Langchain🦜 | OpenAI | Streamlit ⚡ का उपयोग करके

Xiaomi नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग टूलकिट

OCTIS: टॉपिक मॉडल की तुलना करना सरल है! टॉपिक मॉडल को अनुकूलित और मूल्यांकित करने के लिए एक python पैकेज (EACL2021 डेमो ट्रैक में स्वीकृत)

GPT 3.5, GPT-4 Turbo, Claude और स्थानीय ओपन-सोर्स LLMs के माध्यम से अपने कई दस्तावेज़ों (pdf और txt) के साथ जुड़ें और चैट करें

Trankit बहुभाषी नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के लिए एक हल्का, ट्रांसफॉर्मर-आधारित पायथन टूलकिट है।

LexPredict द्वारा LexNLP

MT मूल्यांकन के लिए एक न्यूरल फ्रेमवर्क

DNABERT: जीनोम में DNA-भाषा के लिए ट्रांसफॉर्मर मॉडल से प्री-ट्रेंड बिडायरेक्शनल एनकोडर रिप्रेजेंटेशन।

Kiwi (इंटेलिजेंट कोरियन मोर्फीम एनालाइजर)

PatrickStar NLP के लिए बड़े, तेज़ और अधिक कुशल प्री-ट्रेंड मॉडल सक्षम बनाता है और AI को सभी के लिए सुलभ बनाता है

फ़ाइन-ट्यूनिंग का उपयोग करके RAG कार्यों के लिए LLM को बढ़ाने का फ्रेमवर्क।

डीप लर्निंग में न्यूरल नेटवर्क मॉडल की व्याख्यायिता पर हाल के वर्षों के अत्यधिक उद्धृत / शीर्ष सम्मेलन के पेपर (कोड के साथ)

ऑल-इन-वन टेक्स्ट डी-डुप्लीकेशन।

वर्ड सेंस डिसएम्बिग्यूएशन (WSD) तकनीकों का पायथन कार्यान्वयन