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NLPer-Arsenal

NLP竞赛策略、任务教程与学习资源

NLP人军火库收集了丰富的NLP竞赛策略、任务教程及经验帖,涵盖文本分类和生成等任务的详细基线。包括往期和当前重点赛事信息、自媒体推荐、算力资源、主要竞赛平台和会议时间记录等。如有帮助,请star支持,并在转载时注明项目github链接,感谢对开源环境的贡献。

llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解
llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。
tensorflow-nlp-tutorial - Tensorflow 2.0 自然语言处理实用教程
BERTGithubKoGPT-2NLPTensorflow开源项目딥 러닝
此项目包含一系列基于Tensorflow 2.0的自然语言处理教程。教程内容详细,基于e-Book中的理论,涵盖BERT、KoGPT-2、CTM等模型的文本分类、生成、关键词提取和话题建模实操。用户通过Colab链接即可在线练习,无需额外安装Python。该项目持续更新,提供最新的自然语言处理技术和代码示例。
Transformers-Recipe - 学习与应用Transformer的指南
AttentionGithubNLPTransformer开源项目强化学习计算机视觉
该指南为自然语言处理(NLP)及其他领域的学习者提供了丰富的Transformer学习资源,包括基础介绍、技术解析、实际实现和应用。通过精选的文章、视频和代码示例,帮助用户深入掌握Transformer模型的理论与实践。
ML-examples - 详细的机器学习教程和示例源代码,涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台
Arm NNCMSISGithubPyArmNNRaspberry PiTensorFlow Lite开源项目
提供详细的机器学习教程和示例源代码,涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台。展示TensorFlow Lite模型部署、卷积神经网络训练、多手势识别和火焰检测等项目,助力开发者快速实现高效AI解决方案。源代码均可在GitHub上获取,并配有详细教程,适合所有开发者。
ltp - 中文自然语言处理平台,多任务和高效推理支持
GithubLTP中文自然语言处理分词开源项目深度学习模型预训练模型
LTP(Language Technology Platform)提供中文分词、词性标注、句法分析和命名实体识别等自然语言处理功能。通过多任务框架和共享预训练模型进行优化,显著提升性能。LTP支持快速的感知机算法推理和高精度的深度学习分析,并在Huggingface Hub上提供预训练模型下载。最新版LTP v4.2.0优化了结构,并支持用户自定义模型训练和上传,提高了灵活性和实用性。
Machine-Learning-Goodness - 机器学习与人工智能资源汇总
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
Machine-Learning-Goodness项目汇集了丰富的机器学习和人工智能资源,包括Jupyter notebooks、Python代码、ML项目、库和使用技巧等。项目还收录了推荐书籍、实用工具和优质代码库,涵盖从基础到高级的Python编程、机器学习算法和深度学习内容。通过持续更新,为AI工程师和开发者提供全面的学习参考资料。
Tutorial - 为AI爱好者提供全面的学习体验,课程涵盖Linux、Python和Git基础
GithubInternLM书生大模型实战营开源项目算力点闯关挑战
书生大模型实战营为AI爱好者提供全面的学习体验。课程涵盖Linux、Python和Git基础,并深入探讨InternLM、XTuner和OpenCompass等先进工具。通过循序渐进的实践任务,学员可掌握模型训练、部署和评测技能。项目还设立奖励机制和'书生共学计划',促进知识分享和技术交流。该实战营分为入门、基础和进阶三个阶段,配备详细的任务指南和视频资料。学员可通过完成任务获得算力点奖励,并有机会解锁更高性能的计算资源。项目还包含LMDeploy量化部署、InternVL多模态模型等前沿内容,以及Android端部署等实用技能。
machine-learning-list - 机器学习入门与语言模型学习指南
ElicitGithub开源项目机器学习深度学习生产部署语言模型
这个指南旨在帮助员工掌握机器学习,尤其是语言模型的知识。内容涵盖从基础到高级,通过推荐阅读的论文和资源,了解生产部署与长期扩展的重要技术和方法。
mindnlp - 开源自然语言处理与大语言模型框架
GithubMindNLPMindSpore大语言模型开源项目自然语言处理预训练模型
MindNLP是一个基于MindSpore的开源自然语言处理库,支持语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析、序列标注和摘要生成等多种任务。该项目集成了BERT、Roberta、GPT2和T5等多种预训练模型,通过类似Huggingface的API简化了使用流程。用户可通过pypi或源代码安装该库,并支持包括Llama、GLM和RWKV在内的大型语言模型的预训练、微调和推理,非常适合研究者和开发人员构建和训练模型。
Awesome-LLM-Long-Context-Modeling - 包含有关高效转换器、长度外推、长期内存、检索增强生成 (RAG) 和长上下文建模评估的论文和博客的存储库
GithubTransformer优化信息检索大语言模型开源项目自然语言处理长文本处理
本仓库收集了关于高效变换器、长度外推、长期记忆、增强检索生成(RAG)及长文本建模评估的研究论文和博客,提供专业资源用于探索长上下文模型及其挑战,并讨论优化NLP模型的创新方法,适合深度语言模型和复杂文本建模研究人员及开发者。考虑到用户搜索意图的多样性,建议在SEO描述中提及项目对长文本建模从算法到实际应用的全面影响,以及其对未来研究方向的启示。
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