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MathPile

数学预训练数据集

本页面介绍了MathPile,这是一个专注于数学领域的高质量大规模预训练数据集,包含约95亿个标记。MathPile整合了来自教科书、arXiv、Wikipedia等多种来源的数据,确保了内容的多样性和覆盖面。项目注重数据质量,采用严格的预处理和过滤,并提供详细的数据文档和质量注释。MathPile旨在提升语言模型在数学推理方面的能力,同时页面也提供了项目的最新动态、技术报告、使用限制和许可证信息。

must-read-papers-for-ml - 精选机器学习和数据科学必读论文资源集
Github开源项目数据科学机器学习深度学习神经网络论文集
本项目汇集了数据科学、机器学习和深度学习领域的重要论文和综述文章。涵盖数据预处理、深度学习技术、推荐系统和计算机视觉等多个主题。资源按重要性分类,并提供链接,方便读者学习和追踪最新进展。项目持续更新,欢迎贡献新的学术资源。
dive-into-llms - 大语言模型实践教程
GithubLLM人工智能大模型开源项目教程编程实践
该项目提供一系列大语言模型实践教程,涵盖模型微调、部署、提示学习、知识编辑、水印技术等多个前沿主题。通过动手实践,学习者可快速掌握大模型技术,为相关课程和研究奠定基础。教程内容源自上海交通大学课程,适合AI爱好者和研究人员学习使用。
ml-pen-and-paper-exercises - 机器学习经典算法笔算练习集
Github变分推断开源项目机器学习概率模型线性代数练习集
ml-pen-and-paper-exercises项目提供机器学习笔算练习题及解答,内容包括线性代数、优化、图模型和推断等主题。习题配有详细解析,适用于自学和教学。项目涵盖隐马尔可夫模型推断、变分推断和蒙特卡洛积分等专业内容。练习集在arXiv发布PDF版本,GitHub仓库开源代码。项目使用知识共享协议,支持学习和贡献。
ml-visuals - 免费获取开源机器学习视觉素材
GithubGoogle幻灯片ML Visualsdair.ai开源项目机器学习科学传播
ML Visuals 是由 dair.ai 社区发起的开源项目,提供超过100个由社区贡献的专业视觉和图形资料,用于支持科学交流。这些资源可用于机器学习演示或博客文章,广泛应用于学术研究和教学等多种场景。
ToolQA - 评估工具增强型大语言模型的开源数据集
GithubToolQA大语言模型工具增强开源项目数据集评估基准
ToolQA是一个开源数据集,专门用于评估工具增强型大语言模型。数据集涵盖8个领域,包含需要综合使用多个工具解答的问题,分为简单和困难两个级别。ToolQA通过人机协作创建,提供了数据统计、下载链接、工具实现和基准代码,为研究人员评估和改进大语言模型的外部工具使用能力提供全面资源。
ML-CaPsule - 全面的机器学习项目集合与实践资源
GithubML-CapsulePython开源项目数据科学机器学习项目集合
ML-CaPsule是一个综合性机器学习资源库,收录了从入门到高级的多个主题。项目包括机器学习基础概念、深度学习、自然语言处理等领域的实践项目。学习者可通过这些资源掌握数据提取、可视化和特征选择等核心技能。此外,项目还涵盖统计学基础和数据科学多个方面的知识,为用户提供全面而实用的学习内容。
ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合
Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目
此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源,包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程,可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时,还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书,便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。
pythia-410m - 专为自然语言处理研究设计的中型预训练语言模型
GithubHuggingfacePythia开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理语言模型
Pythia-410M是EleutherAI开发的410M参数预训练语言模型,在Pile数据集上训练。该模型提供143个检查点,便于研究人员进行解释性分析。Pythia-410M在多项NLP基准测试中表现优异,可应用于各种自然语言处理任务。模型采用Apache 2.0许可证开源,为语言模型行为研究提供了可控的实验环境。
d2l-zh - 深度学习的全面入门指南
D2L.aiGithub工程技能开源项目数学原理深度学习
《动手学深度学习》是一个免费在线资源,提供概念讲解、数学背景知识和实际代码示例,旨在帮助读者掌握深度学习的原理和应用。该项目致力于培养读者成为能够理解数学原理并实现和改进方法的深度学习应用科学家,适合自学和教学使用,包含可运行的代码和工程技能训练。
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