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Uma lista curada de recursos para processamento de linguagem natural (PLN) em japonês: bibliotecas Python, LLMs, dicionários, corpora e datasets. Inclui habilidades do Claude Code para pesquisar recursos.

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。

Ferramentas de extração ontológica baseadas em LLM, incluindo o SPIRES.

Um framework para modelos multimodais grandes de pequena escala.

LLaMA jurídico em chinês (LLaMA for Chinese legal domain)

🔍 LangKit: Um toolkit de código aberto para monitorar Large Language Models (LLMs). 📚 Extrai sinais de prompts e respostas, garantindo segurança. 🛡️ Os recursos incluem qualidade de texto, métricas de relevância e análise de sentimento. 📊 Uma ferramenta abrangente para observabilidade de LLMs. 👀

Biblioteca Python para processamento de linguagem natural em coreano. Fornece recursos de extração de palavras, tokenizador, etiquetagem de parte do discurso (POS) e pré-processamento.

Hub de modelos pré-treinados para Keras 3.

Geração de artigos de pesquisa acadêmica.

A segmentação de palavras em chinês Jieba implementada em Rust

Implementação oficial dos artigos "GECToR – Grammatical Error Correction: Tag, Not Rewrite" (BEA-20) e "Text Simplification by Tagging" (BEA-21)

Uma ferramenta para aprender representações vetoriais de palavras e entidades da Wikipédia

Modelos Transformer de BERT a GPT-4, ambientes de Hugging Face a OpenAI. Exemplos de fine-tuning, treinamento e prompt engineering. Uma seção bônus com ChatGPT, GPT-3.5-turbo, GPT-4 e DALL-E, incluindo inicialização de GPT-4, speech-to-text, text-to-speech, geração de texto para imagem com DALL-E, Google Cloud AI, HuggingGPT e muito mais

Rasa UI é uma interface frontend para o Rasa Framework

Bolt é uma biblioteca de deep learning com alto desempenho e flexibilidade heterogênea.

[Grande Modelo de Linguagem Jurídica em Chinês] DISC-LawLLM: um sistema jurídico inteligente alimentado por modelos de linguagem grande (LLMs) para fornecer uma ampla gama de serviços jurídicos.

Mais de 10.000 projetos selecionados, incluindo aprendizado de máquina, aprendizado profundo, NLP, GNN, sistemas de recomendação, biomedicina, visão computacional, desenvolvimento front-end e back-end, entre outros. Continue atualizando! Bem-vindo para dar uma estrela!

O "AI-Compass" guiará a comunidade na navegação pelo oceano da tecnologia de IA; seja você um iniciante ou um desenvolvedor avançado, encontrará aqui o caminho para as principais direções da IA. O objetivo é ajudar os desenvolvedores a entender sistematicamente os conceitos principais de IA, tecnologias tradicionais, tendências de ponta e dominar todo o processo, da teoria à implementação prática, por meio da prática.

MindSpore + 🤗Huggingface: Execute qualquer modelo Transformers/Diffusers no MindSpore com compatibilidade perfeita e aceleração.

O Classical Language Toolkit

OO para LLMs

Uma lista de projetos de IA de código aberto que você pode usar para gerar renda facilmente.

📚 Processe PDFs, documentos Word e muito mais com spaCy

Uma coleção curada de recursos de iOS, ML e AR com algumas adições de UI

Agente de pesquisa profunda para ajudar você a encontrar os melhores repositórios do GitHub 🕵️!

TextGAN é um framework PyTorch para modelos de geração de texto baseados em Redes Adversariais Generativas (GANs).

Similarities: um kit de ferramentas para cálculo de similaridade e busca semântica. Suporta busca de texto em texto, texto em imagem e imagem em imagem para centenas de milhões de dados. Desenvolvido em Python 3, pronto para uso.

Backend que alimenta o visualizador de datasets nas páginas de datasets do Hugging Face através de uma API pública.

Uma biblioteca PyTorch de modelos Transformer selecionados e seus componentes combináveis

Este repositório apresenta o PIXIU, um recurso de código aberto que contém os primeiros Large Language Models (LLMs) financeiros, dados de ajuste de instrução e benchmarks de avaliação para avaliar holisticamente LLMs financeiros. Nosso objetivo é promover continuamente o desenvolvimento de código aberto em inteligência artificial (IA) financeira.