nlp-recipes

使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发

NLP Azure Machine Learning transformers BERT 深度学习 Github 开源项目

该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践，重点关注最新的深度学习方法和常见场景，如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言，特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验，旨在简化开发过程，帮助数据科学家和工程师快速部署AI解决方案。

ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库

AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习

ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章，为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新，展示AI技术在实际应用中的最新进展。

recipe-nlg-gpt2-train11_15 - 使用优化的GPT-2模型在Recipe-NLG数据集上进行食谱生成实验

GPT-2GithubHuggingfaceRTX 3090RecipeNLGrecipe-nlg-gpt2-train11_15开源项目模型食谱生成

该项目通过对GPT-2模型进行针对Recipe-NLG数据集的优化，探索食谱生成的新可能性。使用RTX 3090显卡在Vast.AI上进行约14小时的训练，并启用混合精度以提高效率。训练设定为0.45 epoch，保留5%数据用于评估，采用学习率5e-05和Adam优化器，结合线性学习率策略。支持Pytorch 1.13.0和Transformers 4.24.0等框架，适合专业人士关注的技术性能。

Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目

GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习算法

本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。

v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用

GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型

了解先进自然语言处理开源模型的信息，包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露，但以上内容可为开发和应用提供重要参考。

llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解

ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目

awesome-pretrained-chinese-nlp-models - 中文NLP预训练模型综合资源平台

Github中文NLP多模态模型大模型开源模型库开源项目预训练语言模型

awesome-pretrained-chinese-nlp-models提供多种中文自然语言处理预训练模型，涵盖基础大模型、对话型模型和多模态模型等。该平台不仅包括各模型的详细介绍、技术文档和下载链接，还定期更新，为研究人员和开发者提供全面的中文NLP资源。

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。

NLP-progress - 追踪自然语言处理领域进展的开源项目

GithubNLP任务SOTA多语言开源项目数据集自然语言处理

这是一个开源项目，旨在追踪自然语言处理领域的最新进展。该项目涵盖了从词性标注到阅读理解等多种NLP任务，提供基准数据集和顶尖模型性能对比。它包含多语言NLP任务进展，为研究人员提供了解行业现状的重要参考。项目持续更新，反映了NLP技术的快速发展。

Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源

Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学

机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源，专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程，以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外，项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

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