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Tópico · pre-trained-model

pre-trained-model

Repositórios de código aberto acompanhados marcados com pre-trained-model, ordenados por estrelas.

Repositórios
10
Total de estrelas
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3.594
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0,00%

Tópicos que aparecem com frequência ao lado de pre-trained-model no mesmo repositório.

Em ascensão recentemente

Repositórios criados nos últimos 90 dias e marcados com pre-trained-model.

Nenhum repositório novo marcado com este tópico nos últimos 90 dias.

  • unilm@microsoft

    Pré-treinamento autossupervisionado em larga escala entre tarefas, idiomas e modalidades

    22.203+7Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • OpenPrompt@thunlp

    Um framework de código aberto para Prompt-Learning.

    4.889-1Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • Chinese-ELECTRA@ymcui

    Modelo pré-treinado ELECTRA em chinês

    1.434+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • KnowLM@zjunlp

    Um framework de Large Language Model com base de conhecimento de código aberto.

    1.385-1Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • SparK@keyu-tian

    [ICLR'23 Spotlight] O primeiro pré-treinamento bem-sucedido estilo BERT/MAE em qualquer rede convolucional; implementação em PyTorch de "Designing BERT for Convolutional Networks: Sparse and Hierarchical Masked Modeling".

    1.376+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • Artigos essenciais sobre edição de conhecimento para Large Language Models.

    1.246-1Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • Uni-Mol@deepmodeling

    Repositório oficial para a série de métodos Uni-Mol

    1.159+3Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • FasterViT@NVlabs

    [ICLR 2024] Implementação oficial em PyTorch do FasterViT: Vision Transformers rápidos com atenção hierárquica

    925+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • ModelsGenesis@MrGiovanni

    [Prêmio de Jovem Cientista MICCAI 2019] [Prêmio de Melhor Artigo MEDIA 2020] Models Genesis, um dos primeiros modelos "fundacionais" em análise de imagens médicas para múltiplas tarefas a jusante.

    791+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias
  • TFC-pretraining@mims-harvard

    Aprendizado contrastivo auto-supervisionado para séries temporais via consistência de tempo-frequência

    527+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
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