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Transformers-Recipe

学习与应用Transformer的指南

该指南为自然语言处理(NLP)及其他领域的学习者提供了丰富的Transformer学习资源,包括基础介绍、技术解析、实际实现和应用。通过精选的文章、视频和代码示例,帮助用户深入掌握Transformer模型的理论与实践。

nlp-paper - 自然语言处理领域的主要论文和资源汇总
Bert SeriesGithubSentiment AnalysisText SummarizationTransfer LearningTransformer Series开源项目
本资源汇总了自然语言处理(NLP)领域的重要论文,包含BERT系列、Transformer系列、迁移学习、文本摘要、情感分析、问答系统、机器翻译等方向。详细分类和链接帮助研究者、工程师及NLP爱好者轻松找到最新研究成果和技术实现,助力他们的学习和研究。
transformer-abstractive-summarization - Transformer模型实现的抽象文本摘要项目
GithubTransformer开源项目文本摘要注意力机制深度学习自然语言处理
transformer-abstractive-summarization是一个开源项目,利用Transformer模型实现抽象文本摘要。项目基于'Attention is all you need'论文提出的Transformer模型,使用Inshorts数据集训练。项目提供博客教程,详细介绍Transformer原理及其在文本摘要中的应用。该技术能生成高质量摘要,适用于新闻和文档处理等领域。项目采用Apache License 2.0许可证。
Transformers4Rec - 灵活高效的PyTorch兼容序列与会话推荐库
GithubHugging Face TransformersNLPPyTorchRecSysTransformers4Rec开源项目
Transformers4Rec是一个结合Hugging Face Transformers框架的高效库,专注于自然语言处理和推荐系统的结合。通过支持多种输入特征和模块化设计,它提供了与PyTorch兼容的高灵活性架构。集成NVTabular和Triton Inference Server,实现了全GPU加速的管道,优化了序列和会话推荐效果。其在业内竞赛中的优异表现展示了其在会话推荐任务中的高准确性。
Awesome-Transformer-in-Medical-Imaging - Transformer在医学图像分析中的应用进展综述
GithubVision Transformer医学图像分析图像分割图像分类开源项目深度学习
本项目整理了Transformer模型在医学图像分析中的最新研究进展。内容涵盖图像分类、分割、重建、合成等多个领域,系统地归纳和分类了相关论文。项目提供了医学图像分析中Transformer应用的分类体系,详细的参考文献,以及开源代码库链接,为研究人员提供了全面的学习和实践资源。
transformers-php - 先进的PHP机器学习库
GithubONNXPHPTransformersPHP开源项目机器学习预训练模型
TransformersPHP是一个PHP机器学习库,提供与Python版Transformers相同的功能。基于Hugging Face的Transformers构建,支持众多预训练模型,适用于文本生成、摘要、翻译等任务。该库采用ONNX Runtime执行模型,性能优异。通过简洁的API,PHP开发者可以方便地在项目中集成先进的机器学习技术。
transformers.js - 浏览器端运行先进机器学习模型的JavaScript库
GithubONNX RuntimeTransformers.js开源项目机器学习自然语言处理计算机视觉
Transformers.js是一个JavaScript库,可在浏览器中直接运行Hugging Face的Transformers模型,无需服务器。该库支持自然语言处理、计算机视觉、音频处理和多模态任务,使用ONNX Runtime执行模型。它的设计与Python版Transformers功能相同,提供简单API运行预训练模型,并支持将自定义模型转换为ONNX格式。
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。
MetaTransformer - 统一12种模态的多模态学习框架
GithubMeta-Transformer人工智能多模态学习开源项目深度学习计算机视觉
Meta-Transformer是一个创新的多模态学习框架,可处理12种不同模态的数据,包括自然语言、图像、点云和音频等。该框架采用共享编码器架构和数据到序列转换方法,支持分类、检测和分割等多种任务。项目提供开源预训练模型和代码实现,为多模态AI研究提供了有力支持。
subnet9_track2_3 - Transformers模型卡片 AI模型信息概览
GithubHugging FaceHuggingfaceTransformers开源项目机器学习模型模型卡自然语言处理
Transformers模型卡片是一种标准化文档,汇总了AI模型的关键信息。它涵盖了模型的基本属性、应用场景、潜在风险、训练过程和评估结果等方面。通过提供模型架构、数据来源和环境影响等详细信息,模型卡片增强了AI系统的透明度和可解释性,有助于用户更好地理解和应用这些模型。
xformers - Transformer 研究加速工具
GithubPyTorchTransformerxFormers开源项目注意力机制深度学习
xFormers 是一个加速 Transformer 研究的开源工具库。它提供可自定义的独立模块,无需样板代码即可使用。该项目包含前沿组件,专注于研究需求,同时注重效率。xFormers 的组件运行快速且内存利用率高,集成了自定义 CUDA 内核和其他相关库。它支持多种注意力机制、前馈网络和位置编码,适用于计算机视觉、自然语言处理等多个领域的研究工作。
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