transformer

PaddleSlim là một thư viện mã nguồn mở dùng để nén mô hình sâu và tìm kiếm kiến trúc.

Safe RLHF: Căn chỉnh giá trị có ràng buộc thông qua Học tăng cường an toàn từ phản hồi của con người

Một codebase Học Bán Giám Sát Hợp Nhất (NeurIPS'22)

Mô hình nhỏ, Logic lớn: Tối ưu hóa hướng đa dạng kích hoạt khả năng suy luận của mô hình lớn trong VibeThinker-1.5B

Runtime nhanh và thân thiện với người dùng dành cho suy luận transformer (Bert, Albert, GPT2, Decoders, v.v.) trên CPU và GPU.

[ICLR'23 Spotlight & ECCV'24 & IJCV'24] MapTR: Mô hình hóa và học tập có cấu trúc để xây dựng HD Map vector hóa trực tuyến

"Retinexformer: Transformer một giai đoạn dựa trên Retinex để tăng cường ảnh thiếu sáng" (Top 10 bài được trích dẫn nhiều nhất ICCV 2023 🏆) & (Á quân NTIRE 2024 🏆) & (Quán quân NTIRE 2025 🏆) & (Quán quân NTIRE 2026 🏆)

Danh sách tài liệu nghiên cứu về các công trình thị giác máy tính (CV) dựa trên Transformer gần đây.

Một nhóm các notebook và tệp khác giúp bạn học AI từ đầu.

Kho lưu trữ này là bản triển khai chính thức của Disentangling Writer and Character Styles for Handwriting Generation (CVPR 2023)

SDK OCR ngoại tuyến miễn phí để phát hiện và nhận dạng văn bản tiếng Trung.

[TPAMI'23] Thống nhất ước lượng dòng quang học, ảnh nổi và độ sâu

Parallax là một framework phân phối mô hình phục vụ giúp bạn xây dựng cụm AI của riêng mình ở bất kỳ đâu

PoolFormer: MetaFormer Thực Sự Là Những Gì Bạn Cần Cho Thị Giác Máy Tính (CVPR 2022 Oral)

Nghiên cứu Kiến trúc DeepSeek Engram dựa trên các dòng Qwen-3 và Stable Diffusion.

Triển khai Attention is all you need

Transformers4Rec là một thư viện linh hoạt và hiệu quả dành cho hệ thống gợi ý dạng chuỗi (sequential) và theo phiên (session-based), hoạt động với PyTorch.

🎓 Khóa học xây dựng Large Language Model có hệ thống ｜🛠️ Bao gồm kỹ thuật dữ liệu tiền huấn luyện, Tokenizer, Transformer, MoE, lập trình GPU (CUDA/Triton), huấn luyện phân tán, Scaling Laws, tối ưu hóa suy luận và căn chỉnh (SFT/RLHF/GRPO) ｜🚀 6 bài tập lũy tiến + hướng dẫn bằng mã nguồn, xây dựng hệ thống nhận thức toàn diện về LLM

Gói Python để chạy mô hình chủ đề theo ngữ cảnh (CTM). CTM kết hợp các embedding theo ngữ cảnh (ví dụ: BERT) với các mô hình chủ đề để tạo ra các chủ đề mạch lạc. Đã xuất bản tại EACL và ACL 2021 (Bianchi et al.).

AI đa phương thức cỡ nhỏ để hiểu và tạo nội dung trên văn bản đa ngôn ngữ, hình ảnh và video, nhanh hơn tới 5 lần so với OpenAI CLIP và LLaVA

Tổng hợp các dự án nguồn mở trí tuệ nhân tạo (AI) nổi bật từ khắp nơi trên thế giới.

Khung sequence-to-sequence tập trung vào Dịch máy thần kinh dựa trên PyTorch

💁 Kho tàng tuyệt vời các mô hình Transformers cho Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm các bài báo, video, blog, kho lưu trữ chính thức cùng với các Colab Notebook. 🛫☑️

Thư viện Deep Learning dành cho tác vụ phân loại tín hiệu EEG (tín hiệu não), dựa trên TensorFlow.

[NeurIPS 2020] Mã nguồn chính thức cho bài báo "DeepSVG: A Hierarchical Generative Network for Vector Graphics Animation". Bao gồm một thư viện PyTorch dành cho học sâu với dữ liệu SVG.

Danh sách các tài nguyên NLP được tuyển chọn tập trung vào mạng Transformer, cơ chế chú ý, GPT, BERT, ChatGPT, LLM và học chuyển giao.

OpenSTL: Bộ chuẩn mực toàn diện về học tập dự đoán không gian - thời gian

Tạo câu hỏi nơ-ron sử dụng transformers

[Không chính thức] Triển khai bằng PyTorch của "Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition" (INTERSPEECH 2020)

SwissArmyTransformer là một thư viện linh hoạt và mạnh mẽ để phát triển các biến thể Transformer của riêng bạn.