ML-Papers-Explained

机器学习论文关键概念解析与发展历程

语言模型自然语言处理深度学习 Transformer GPT Github 开源项目

ML-Papers-Explained项目提供机器学习领域重要论文的详细解释。涵盖Transformer到GPT-4等多个里程碑语言模型，剖析论文核心思想、创新点和应用。项目帮助理解技术概念，展示机器学习发展历程，是跟踪AI进展的重要资源。

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论文

介绍相关项目

mlx-gpt2 - MLX框架实现GPT-2模型：从零开始的深度学习之旅

GPT-2GithubMLX嵌入层开源项目自注意力训练循环

本项目展示了使用MLX框架从零实现GPT-2模型的完整过程。内容涵盖数据准备、词汇表创建和模型架构设计等核心步骤。该实现仅依赖MLX和NumPy库，可在MacBook上快速训练出能生成莎士比亚风格文本的模型。项目借鉴了Karpathy的GPT教程思路，并通过MLX框架重新实现，为深度学习爱好者提供了实践指南。

spreadsheets-are-all-you-need - Excel实现GPT2前向传播探索transformer内部机制

ExcelGPT-2Github人工智能开源项目电子表格

Spreadsheets-are-all-you-need项目利用Excel标准函数实现GPT2前向传播，为开发者和非开发者提供了探索transformer工作原理的机会。项目提供可在Mac和PC上运行的Excel文件，无需VBA或宏，安全可靠。这种创新方法使用户能直观地了解ChatGPT前身模型的内部机制，降低了理解复杂AI模型的门槛。

Transformers-Tutorials - Transformers库深度学习模型教程集合

GithubHuggingFaceTransformers开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉

这个项目汇集了基于HuggingFace Transformers库的多种深度学习模型教程，涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域。内容包括BERT、DETR、LayoutLM等模型的微调和推理示例，展示了在图像分类、目标检测、文档分析等任务中的应用。所有代码采用PyTorch实现，并提供Colab notebooks方便实践。

GPT-2 - 开源语言模型训练与实现探索

GPT-2Github代码复现开源项目数据预处理模型架构训练循环

本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程，包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低，但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素，如权重初始化、学习率调整等技术细节。

ABigSurvey - 自然语言处理和机器学习综述论文汇总与分析

GithubMLNLPcategorizationstatisticssurvey papers开源项目

本文汇总了数百篇关于自然语言处理和机器学习的综述论文，并对其进行分类和数量统计，涵盖对话系统、信息检索、大型语言模型等热门主题。文章展示了1063篇论文的链接，并根据发表年份绘制了统计图表，同时生成了展示热门话题的词云。

Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南，涵盖理论与实践

Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目

本页面介绍2023版深度学习实验课程，包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题，并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供，帮助学习者掌握深度学习技术。

gpt-2 - GPT-2模型展现自然语言处理新境界

GPT-2GithubOpenAI开源项目机器学习自然语言处理语言模型

GPT-2是OpenAI开发的自然语言处理模型，展现了无监督学习在多任务处理中的卓越能力。项目开源了模型代码和预训练模型，便于研究人员探索其潜力。尽管性能出色，使用时仍需审慎评估其适用性，尤其是在安全关键领域。该项目也鼓励深入研究GPT-2的行为特征及其潜在影响。

EvaluationPapers4ChatGPT - ChatGPT等大型语言模型评估资源库

ChatGPTGithub大语言模型开源项目性能测试自然语言理解评估

EvaluationPapers4ChatGPT项目是一个综合性资源库，专注于评估ChatGPT等大型语言模型的性能。该项目汇集了丰富的数据集、评估论文和检测工具，涵盖自然语言理解、伦理偏见、长文本摘要和推理能力等多个领域。研究人员可借此深入分析ChatGPT的能力范围及其在不同任务中的表现。项目不断更新，反映了语言模型评估领域的最新发展动态。

automated-interpretability - 语言模型神经元行为的自动化解释工具

GPT-2Github开源项目数据集模型权重神经元行为自动解释性

automated-interpretability项目开发了一套自动化工具，用于生成、模拟和评分语言模型中神经元行为的解释。该项目提供了代码库、神经元激活查看器和GPT-2 XL神经元的公开数据集。这些资源旨在帮助研究人员和开发者深入理解大型语言模型的内部机制。

transformers-tutorials - Transformers模型在自然语言处理中的应用教程

BERTGithubHugging FaceNLPPyTorchTransformers开源项目

本项目提供了关于如何使用Transformers模型在自然语言处理任务中进行精细调优的详细教程，包括文本分类、情感分析、命名实体识别和摘要生成等案例。教程旨在帮助用户掌握应用最新NLP技术的技巧，并提供配套的Python代码示例和工具指南。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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