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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。

Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合

GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型

此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色，支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。

awesome-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南，包括教程、工具与最佳实践

BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目

本页面汇总了微调大语言模型（如GPT、BERT、RoBERTa）的全面资源，适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践，为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导，提升模型表现，优化工作流程。

aws-ai-ml-workshop-kr - AWS人工智能与机器学习韩语学习资源库

AI/MLAWSGithubSageMaker开源项目机器学习深度学习

此项目是AWS AI/ML韩语学习资源库，包含多类示例代码，涵盖AI服务、应用AI、SageMaker、集成应用及生成式AI等领域。提供丰富学习材料和实践案例，适合不同水平的开发者深入了解AWS AI/ML服务。资源包括自学指南和实际应用示例，全面支持韩语用户学习和应用AWS人工智能技术。项目还包括AWS Neuron相关示例，涉及Inferentia和Tranium等技术，为开发者提供更广泛的AWS AI基础设施应用知识。资源库采用Apache 2.0许可证，鼓励社区贡献，但目前正在完善外部贡献机制。

dl_note - 深度学习全栈指南从计算机视觉到大语言模型

GithubLLM开源项目推理部署模型压缩深度学习神经网络

dl_note项目是一个综合性深度学习资源库，涵盖从数学基础到模型部署的全过程。内容包括神经网络基础、深度学习技巧、模型压缩、推理优化及大语言模型等。项目注重实际应用，提供详细代码解析和实战经验，适合深度学习技术的学习者和从业者参考使用。

bert-classification-tutorial - BERT与Transformers库实现的新闻文本分类项目

BERTGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练语言模型

这是一个基于BERT模型的现代化文本分类实现项目。项目采用最新的Python、PyTorch和Transformers库，为自然语言处理任务提供了高质量模板。完整流程涵盖数据准备、模型训练和评估，并具有清晰的代码结构和详细说明。虽然主要针对livedoor新闻语料库的分类任务，但也易于适应其他文本分类需求。

Large-Language-Model-Notebooks-Course - 提供了实用的OpenAI与Hugging Face模型操作经验

GithubHugging FaceLangChainLarge Language ModelsOpenAI开源项目项目

该课程为学习者提供了实用的OpenAI与Hugging Face模型操作经验。内容覆盖从聊天机器人、代码生成等基技术到结构化大型项目实操，适合企业技术人员和个人开发者。

NLP-Interview-Notes - 自然语言处理面试全攻略与实战技巧

GithubNLP事件抽取信息抽取关系抽取命名实体识别开源项目

该项目汇总了自然语言处理（NLP）领域的常见面试题和详细解析，包括信息抽取、命名实体识别、关系抽取、事件抽取等方面的内容。项目内容涵盖了对隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场以及深度学习结合CRF等算法的详细分析，帮助学习者掌握算法原理和实际应用。此外，还提供了各类实战技巧和常见问题的解决方法，全面助力NLP面试准备。

xlnet-large-cased - 基于排列语言建模的先进NLP工具

GithubHuggingfaceTransformer-XLXLNet开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

XLNet大型模型是一种基于英语数据预训练的先进自然语言处理工具。该模型采用新颖的广义排列语言建模方法，结合Transformer-XL架构，在处理长文本上下文时展现出卓越性能。XLNet在问答、自然语言推理、情感分析及文档排序等多项任务中均取得了领先成果。这一模型主要用于下游任务的微调，尤其适合需要分析完整句子的序列分类、标记分类或问答等应用场景。

academic-budget-bert - 学术预算下的BERT模型高效训练方案

BERTGithub开源项目微调深度学习自然语言处理预训练

该项目提供一套脚本，用于在有限计算资源和时间预算下预训练和微调BERT类模型。基于DeepSpeed和Transformers库，项目实现了时间感知学习率调度和混合精度训练等优化技术。此外，还包含数据预处理、检查点保存和验证调度等功能，并提供训练命令生成工具。这些方法使研究人员能在学术预算限制内高效训练大型语言模型。

AI-Competition-Collections - 全面的AI竞赛经验和技巧开源资源集

AI比赛经验Github开源项目数据竞赛机器学习自然语言处理计算机视觉

这是一个综合性AI竞赛资源库，囊括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的比赛经验和技巧。项目汇总了顶级赛事的解决方案，同时提供竞赛平台和相关公众号信息。对AI开发者和竞赛参与者而言，此资源库提供了丰富的学习和参考材料。

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