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基于预训练语言模型的自动化性格预测系统

该项目探索了预训练语言模型在自动化性格预测领域的应用。研究基于Essays数据集(大五人格特征)和Kaggle MBTI数据集,使用TensorFlow和PyTorch实现了一系列实验。项目提供了完整的工作流程,包括环境配置、语言模型特征提取和浅层MLP微调,最终实现对未知文本的性格特征预测。这一研究为自然语言处理在心理学领域的应用提供了新的思路。

stylellm_models - 基于大语言模型的中国四大名著风格文本迁移系统
GithubStyleLLM四大名著开源项目文本风格迁移文风大模型风格化聊天
StyleLLM是一个利用大语言模型进行文本风格迁移的开源项目。该项目专门学习和复现中国四大名著的写作风格,提供基于《三国演义》、《西游记》、《水浒传》和《红楼梦》的四个模型。用户输入普通文本后,模型可输出带有相应古典小说风格特色的改写版本。项目还提供量化版模型,以适应低显存设备的需求。
Pytorch-RNN-text-classification - RNN短文本分类模型 支持多类别高效处理
GithubLSTMPyTorchRNN开源项目短文本分类词嵌入
Pytorch-RNN-text-classification是一个多类别短文本分类模型,基于RNN架构设计。该项目使用Pytorch实现,集成词嵌入、LSTM(或GRU)和全连接层。模型支持GloVe预训练词向量,采用交叉熵损失函数和Adam优化器。通过零填充和PackedSequence技术处理mini-batch,提高训练效率。项目包含数据预处理和训练脚本,方便研究人员快速应用于实际文本分类任务。
awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性
GithubLLM人工智能可解释性开源项目机器学习神经网络
该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。
Python-AI - 深度学习100例:机器学习与自然语言处理实用案例
GithubPython卷积神经网络开源项目机器学习深度学习自然语言处理
《深度学习100例》开源项目现已开放,提供代码和数据资源,涵盖卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等主题,并包含机器学习和自然语言处理的实用案例。每周更新至少两篇原创文章,最新内容将在公众号首发。可加入技术交流群进行交流与反馈,获取最新技术资源和实战经验。
Jung GPT - 革新情感反馈技术 探索内心世界新维度
AI工具JungGPT人工智能心理健康情感支持数字治疗
Jung GPT是一款创新情感反馈工具,融合AI技术与心理学专业知识。该工具提供深度情感反思,帮助用户探索内心,增强自我认知。通过整合多种心理治疗理念和先进NLP技术,Jung GPT为用户提供个性化指导。系统采用双层加密,确保用户隐私安全。作为一款高效且经济的心理健康资源,Jung GPT为全球用户提供便捷的情感支持服务。
Humantic AI - 基于人格AI技术的买家智能平台,为销售团队提供深入的客户洞察
AI工具
Humantic AI是一款基于人格AI技术的买家智能平台,为销售团队提供深入的客户洞察。通过分析潜在客户的个性特征,帮助销售人员优化沟通策略,提高响应率和成交率。平台集成了早期采用者识别、自动化信息丰富、人格AI助手等功能,可与CRM和邮件系统无缝对接。Humantic AI致力于帮助企业在竞争激烈的市场中建立信任关系,获得销售优势。
PromethAI-Backend - 开源AI框架助力个性化目标实现与任务执行
AGIDockerGithubLangchainPromethAIPython开源项目
PromethAI是一个基于Python的开源AGI项目,能够根据用户的目标和偏好提供推荐,并基于用户反馈进行优化。主要功能包括支持自动化任务、低延迟、易于使用和部署等。系统目前专注于食品领域,但可以扩展至其他任何领域。PromethAI通过引入决策树帮助用户进行决策和执行任务,并支持多种向量数据库。需注意使用GPT-4模型可能产生高额成本,建议用户自行监控API使用情况。
awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理
该项目列出了多个优秀的开源项目和应用,均与Hugging Face库集成,为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库,提升自然语言处理任务的效率和效果。
llm-transparency-tool - 深入分析Transformer语言模型的交互式可视化工具
GithubLLM Transparency Tool可视化分析开源项目神经网络语言模型贡献图
LLM Transparency Tool是一个用于分析Transformer语言模型的交互式工具。该工具支持选择模型和提示、运行推理,并通过贡献图可视化模型内部机制。它能够展示token表示、注意力头和前馈网络块的详细信息,有助于理解模型的决策过程。这个工具兼容多种模型,并提供Docker部署选项,是研究人员和开发者分析语言模型的实用资源。
mt-dnn - 多任务深度神经网络在自然语言理解中的最新应用
GithubMT-DNNPyTorch多任务深度神经网络开源项目自然语言理解预训练模型
该项目实现了基于PyTorch的多任务深度神经网络(MT-DNN),主要用于自然语言理解。最新版本添加了语言模型预训练和微调的对抗性训练功能。用户可以使用pip安装或通过Docker快速启动,项目提供详细的训练和微调步骤,支持序列标注和问答任务。此外,项目包含模型嵌入提取和训练加速功能。目前由于政策变化,公共存储解决方案暂不提供。
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豆包MarsCode

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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