Transformers相关AI工具集合—优化与创新的应用指南
docker-llama2-chat学习资料汇总 - 三步快速部署LLaMA2大模型
本文汇总了docker-llama2-chat项目的相关学习资料,包括官方文档、教程博客、模型下载等,帮助读者快速上手使用Docker部署LLaMA2大模型。
PEFT学习资料汇总 - 参数高效微调入门指南
PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)是一种高效的大型预训练模型微调方法,能够以极少的参数实现与全参数微调相当的性能。本文汇总了PEFT的学习资料,帮助读者快速入门这一强大的技术。
Transformers for NLP and Computer Vision: 探索人工智能的新前沿
深入了解Transformers在自然语言处理和计算机视觉领域的最新应用,包括大型语言模型、生成式AI以及多模态模型。本文介绍了Denis Rothman的新书《Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision》(第三版)的核心内容。
深入浅出Transformers: 自然语言处理的革命性技术
本文深入探讨了Transformers模型在自然语言处理领域的应用和影响,介绍了这一革命性技术的原理、优势及最新进展,为读者全面解析了Transformers如何推动NLP技术的飞跃发展。
NLP de 0 a 100: El curso gratuito y open-source más completo de Procesamiento del Lenguaje Natural en español
Comprende los conceptos y arquitecturas clave del estado del arte del NLP y aplícalos a casos prácticos utilizando Hugging Face, una de las bibliotecas más populares en este campo. Desde principiantes hasta expertos, este curso te llevará de cero a cien en NLP.
Swift Core ML Transformers: 在iOS设备上运行强大的自然语言处理模型
探索Hugging Face推出的swift-coreml-transformers项目,该项目将GPT-2、BERT等先进的NLP模型移植到iOS设备上,让移动端也能享受到AI带来的语言处理能力。
Transformers和大语言模型:时间序列预测中不需要的工具
本文深入探讨了Transformers和大语言模型在时间序列预测任务中的局限性,并介绍了一些更有效的替代方法。文章旨在为研究人员和实践者提供关于时间序列预 测最新进展的综述。
MindFormers：基于MindSpore的大模型开发工具包
MindFormers是一个基于MindSpore开发的大模型训练和推理工具包，支持多种流行的Transformer模型，提供了易用的API接口和灵活的配置选项，可以快速实现模型的训练、评估和推理。
深入探索自然语言处理：plm-nlp-code项目解析
本文详细介绍了HIT-SCIR/plm-nlp-code项目，这是一个提供《自然语言处理：基于预训练模型的方法》一书配套代码的开源仓库。文章深入分析了项目结构、代码内容和最新更新，为NLP研究者和学习者提供了宝贵的实践资源。
Transformers教程:使用HuggingFace库实现多模态AI模型
本文介绍了Niels Rogge创建的Transformers-Tutorials项目,该项目包含了使用HuggingFace Transformers库实现的多种最新AI模型的教程和演示,涵盖了计算机视觉、自然语言处理、多模态等多个领域。
C-Tran:大温哥华地区的公共交通系统
C-Tran是服务于华盛顿州克拉克县的公共交通机构,为温哥华及周边地区提供巴士、快速公交、通勤铁路等多种公共交通服务,致力于为居民提供安全、便捷、可靠的出行选择。
算术的魔力：从基础运算到人工智能的应用
本文深入探讨算术这一数学基础分支，从其历史演变、基本定义到现代应用，全面解析算术在数学世界中的重要地位及其在人工智能领域的创新应用。
单细胞转换器模型的发展与 应用
本文全面介绍了单细胞转换器模型在生物信息学领域的最新进展,包括模型架构、预训练策略、下游任务等方面,并探讨了这些模型在单细胞数据分析中的广泛应用前景。
MinRF: 可扩展整流流变换器的最小实现
MinRF是一个基于SD3方法的可扩展整流流变换器的最小实现。该项目提供了简单易懂的代码,支持在MNIST、CIFAR和ImageNet等数据集上训练模型,并实现了多项先进技术如muP支持等。本文详细介绍了MinRF的原理 、使用方法及其在图像生成领域的应用前景。
Manga OCR: 革新日本漫画文字识别的开源项目
Manga OCR是一个专门针对日语漫画文本识别的开源项目,它采用先进的深度学习技术,可以高效准确地识别各种复杂场景下的日语文本,为漫画爱好者和研究者提供了强大的工具。
PointMamba: 一种简单高效的点云分析状态空间模型
PointMamba是一种新型的点云分析框架,它将Mamba状态空间模型从自然语言处理领域迁移到点云分析任务中,实现了线性复杂度的全局建模能力,在多个数据集上取得了优异的性能。
LTSF-Linear: 一种高效的长期时间序列预测线性模型
LTSF-Linear是一种简单而有效的线性模型,在长期时间序列预测任务上超越了复杂的Transformer模型,为时间序列预测领域提供了新的思路。
Transformers：自然语言处理的革命性工具
本文深入探讨了Hugging Face的Transformers库，介绍了其核心功能、应用场景和最佳实践，为读者提供了全面的Transformers使用指南。
Docker LLaMA2 Chat:三步上手大型语言模型
本文介绍了如何使用Docker快速部署和运行LLaMA2大型语言模型,包括官方英文版、中文版以及量化版本,让你轻松体验最新的AI对话技术。
PEFT: 高效参数微调方法助力大型语言模型
PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) 是一种高效的参数微调方法,通过只调整少量参数就能让大型预训练语言模型适应下游任务,大大降低了计算和存储成本,同时保持了与全量微调相当的性能。
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