nlp

स्वचालित ML मॉडल निर्माण (AutoML) के लिए तेज़ और कस्टमाइज़ेबल फ्रेमवर्क

प्राकृतिक भाषा डेटा को स्केल करने, मूल्यांकन करने और बनाए रखने के लिए डेटा साइंटिस्ट की ओपन-सोर्स पसंद। ट्रेनिंग डेटा को सॉफ्टवेयर आर्टिफैक्ट की तरह मानें।

🪐 प्रोटोटाइप से प्रोडक्शन तक एंड-टू-एंड NLP वर्कफ़्लो

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

Obsei एक लो-कोड AI-संचालित स्वचालन टूल है। इसका उपयोग सोशल लिस्टिंग, AI-आधारित अलर्टिंग, ब्रांड छवि विश्लेषण, तुलनात्मक अध्ययन और अन्य व्यावसायिक प्रवाहों में किया जा सकता है।

ब्राउज़र और Node.js के लिए एक लगातार (persistent), नेटवर्क लचीला, पूर्ण-पाठ खोज (full text search) पुस्तकालय

फारसी NLP टूलकिट

कोरियाई BERT प्री-ट्रेन किए गए केस्ड (KoBERT)

Tribuo - एक Java मशीन लर्निंग लाइब्रेरी

एक बहुभाषी संवाद कॉर्पस

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

🦙 संरचित NLP पाइपलाइन में LLM को एकीकृत करना

डेवलपर-अनुकूल नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग ✨

प्राकृतिक भाषा पीढ़ी के लिए विभिन्न अनसुपरवाइज्ड स्वचालित मेट्रिक्स के लिए मूल्यांकन कोड।

"Jieba" (Chinese for "to stutter") चीनी पाठ विभाजन: सर्वश्रेष्ठ PHP चीनी शब्द विभाजन मॉड्यूल के रूप में निर्मित।

अकादमिक, स्व-अध्ययन और शौक के उद्देश्यों के लिए मेरे द्वारा पूरे किए गए डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स का पोर्टफोलियो।

Go के लिए सबसे सटीक प्राकृतिक भाषा पहचान लाइब्रेरी, जो छोटे पाठ और मिश्रित-भाषा पाठ के लिए उपयुक्त है।

Turkish के लिए NLP टूल।

बुनियादी रूसी NLP कार्यों को हल करता है, निचले स्तर के Natasha प्रोजेक्ट्स के लिए API

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।

🎓 व्यवस्थित बड़े भाषा मॉडल निर्माण पाठ्यक्रम｜🛠️ प्री-ट्रेनिंग डेटा इंजीनियरिंग, Tokenizer, Transformer, MoE, GPU प्रोग्रामिंग (CUDA/Triton), वितरित प्रशिक्षण, स्केलिंग नियम, अनुमान अनुकूलन और संरेखण (SFT/RLHF/GRPO) को कवर करता है｜🚀 6 प्रगतिशील असाइनमेंट + कोड-संचालित, LLM फुल-स्टैक कॉग्निशन सिस्टम स्थापित 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.)।

ktrain एक Python लाइब्रेरी है जो deep learning और AI को अधिक सुलभ और लागू करने में आसान बनाती है

Cifar10 और ImageNet पर डिफरेंशियल इवोल्यूशन का उपयोग करके "One pixel attack for fooling deep neural networks" का Keras कार्यान्वयन

Byte-Pair Encoding (BPE) पर आधारित 275 भाषाओं में प्री-ट्रेन किए गए सबवर्ड एम्बेडिंग।

Taranis AI एक उन्नत ओपन-सोर्स इंटेलिजेंस (OSINT) टूल है, जो सूचना संकलन और स्थितिजन्य विश्लेषण में क्रांतिकारी बदलाव के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करता है।

डीप लर्निंग को समझने के लिए वीडियो, नोट्स और प्रयोग