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विषय · t5

t5

t5 टैग वाली ट्रैक की गई ओपन सोर्स रिपॉजिटरी, स्टार के हिसाब से क्रमबद्ध।

रिपॉजिटरी
10
कुल स्टार
16,292
औसत स्टार
1,629
हिस्सा
0.00%

वे विषय जो अक्सर एक ही रिपॉजिटरी पर t5 के साथ आते हैं।

हाल में उभरे

पिछले 90 दिनों में बनी और t5 टैग वाली रिपॉजिटरी।

पिछले 90 दिनों में इस विषय के टैग वाली कोई नई रिपॉजिटरी नहीं आई।

  • pycorrector@shibing624

    pycorrector टेक्स्ट त्रुटि सुधार के लिए एक टूलकिट है। यह Kenlm, T5, MacBERT, ChatGLM3, Qwen2.5 जैसे मॉडलों का उपयोग करके टेक्स्ट सुधार की सुविधा देता है।

    6,520+2पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
  • UER-py@dbiir

    PyTorch में ओपन सोर्स प्री-ट्रेनिंग मॉडल फ्रेमवर्क और प्री-ट्रेनڈ मॉडल जू

    3,113+1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
  • question_generation@patil-suraj

    Transformers का उपयोग करके Neural प्रश्न निर्माण

    1,141+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
  • TencentPretrain@Tencent

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

    1,093+1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
  • textgen@shibing624

    TextGen: टेक्स्ट जनरेशन मॉडल का कार्यान्वयन, जिसमें LLaMA, BLOOM, GPT2, BART, T5, SongNet आदि शामिल हैं।

    981-1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
  • nlu@JohnSnowLabs

    सैकड़ों भाषाओं में हजारों अत्याधुनिक NLP मॉडल के लिए 1 लाइन। टेक्स्ट समस्याओं को हल करने का सबसे तेज़ और सटीक तरीका।

    966-1पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
  • transformers-tutorials@abhimishra91

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

    862+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
  • turkish-bert@stefan-it

    तुर्की BERT/DistilBERT, ELECTRA, ConvBERT और T5 मॉडल।

    579+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
  • xmtf@bigscience-workshop

    मल्टीटास्क फाइनट्यूनिंग के माध्यम से क्रॉसलिंक्वाल जनरलाइजेशन

    534+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
  • Transformers 3rd Edition

    504+2पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
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