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ML-Papers-Explained

机器学习论文关键概念解析与发展历程

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。

transformer-models - MATLAB深度学习变换器模型实现库
BERTGithubMATLABTransformer开源项目深度学习自然语言处理
该项目提供MATLAB环境下的多种深度学习变换器模型实现,包括BERT、FinBERT和GPT-2。支持文本分类、情感分析、掩码标记预测和文本摘要等自然语言处理任务。项目特点包括预训练模型加载、模型微调、详细示例和灵活API,可用于研究和实际应用。
gpt2 - 预训练语言模型与自然语言生成技术
GPT-2GithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理预训练模型
这是一个由OpenAI开发的大规模预训练语言模型,基于Transformer架构,通过自监督学习方式在英文语料上训练。模型核心功能是预测文本序列中的下一个词,可用于文本生成及其他自然语言处理任务。支持ONNX部署,便于开发者进行实际应用开发和模型微调。
transformers - 免费开源的transformers课程,详解关键概念与实践操作
BERTGithubtransformers多头注意力机制开源项目自注意力机制课程
该课程由软件工程师Peter发起,现正免费且开放源码。内容涵盖transformers的关键概念、实践练习和学术论文剖析。通过YouTube视频讲解和Jupyter笔记本实操,深入学习编码器-解码器架构、自注意力、多头注意力等核心概念,并从零开始构建简单的transformer模型。亦包含如何微调BERT和GPT-2等预训练模型及进行特定任务处理和文本生成。
LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing - 大型语言模型的定制训练和推理指南
GithubLLM PowerHousePython开源项目机器学习深度学习自然语言处理
LLM-PowerHouse项目为开发人员、研究人员和爱好者提供一站式指南,通过定制化训练和推理优化大型语言模型(LLMs)。包括基础知识、先进技术、模型压缩、优化策略和实例代码,适用于高效智能的自然语言理解应用。
AAAI-2024-Papers - AAAI 2024会议论文,前沿AI研究集萃
AAAI-2024GitHubGithub人工智能会议开源项目研究论文
浏览AAAI 2024会议的前沿研究论文,包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。通过代码实现深入理解最新AI进展。访问AAAI 2024 Papers仓库了解详情并进行贡献。
How-to-use-Transformers - 介绍Transformers库的自然语言处理应用教程
BERTGithubHugging FacePython库Transformers开源项目自然语言处理
该项目提供了由Hugging Face开发的Transformers库的快速入门教程,支持加载大部分预训练语言模型。教程涵盖自然语言处理背景知识、Transformers基础和实战案例,包括pipelines、模型与分词器使用、微调预训练模型及序列标注任务等。示例代码展示了句子对分类、命名实体识别、文本摘要等任务的实现,适合机器学习和NLP开发者参考。
KG-LLM-Papers - 集成知识图谱和大型语言模型的论文
Github大型语言模型开源项目知识图谱知识增强知识推理论文收集
KG-LLM-Papers收录了将知识图谱与大型语言模型结合的尖端研究论文,旨在推动这一创新交叉学科领域的进步。该项目提供多样化的研究方法、详尽的调查报告、实用的资源与基准测试,解析大型语言模型在知识图谱中的作用。我们欢迎社区成员通过发布问题或提交拉取请求来补充更多研究论文,共同推动学科发展。
10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型,支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息,帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
llama3-from-scratch - 深入解析Llama 3模型实现原理
GithubLlama3开源项目机器学习模型实现神经网络自然语言处理
本项目详细演示了Llama 3模型的实现过程,包括模型架构、分词、嵌入和注意力机制等核心技术。通过逐步解析模型文件和实现RMS归一化、旋转位置编码(RoPE)等关键组件,为开发者提供了构建大型语言模型的实践指南。项目结合代码实现和可视化说明,深入浅出地解释了复杂概念,是研究大型语言模型的重要参考资料。
llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目
LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
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