opensourceai / spark-planLinks
星火计划-做AI领域的独家,所有文章旨在技术传播和交流学习,非商业用途。
☆57Updated 5 years ago
Alternatives and similar repositories for spark-plan
Users that are interested in spark-plan are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 本课程面对具有一定机器学习基础,但尚未入门的NLPer或经验尚浅的NLPer,尽力避免陷入繁琐枯燥的公式讲解中,力求用代码展示每个模型背后的设计思想,同时也会带大家梳理每个模块下的技术演变,做到既知树木也知森林。☆87Updated last year
- Datawhale论文分享,阅读前沿论文,分享技术创新☆47Updated last year
- Datawhale NLP 面筋☆192Updated 4 years ago
- 通过带领大家解读Transformer模型来加深对模型的理解☆189Updated this week
- 水很深的深度学习☆129Updated last year
- 《自然语言处理:大模型理论与实践》配套数据和代码☆63Updated 5 months ago
- 人工智能培训课件资源☆97Updated this week
- 大模型/LLM推理和部署理论与实践☆269Updated 2 months ago
- 解锁HuggingFace生态的百般用法☆91Updated 5 months ago
- 中文世界的NLP自动标注开源 工具,简单样本,交给LabelFast。☆71Updated 4 months ago
- 看图学大模型☆303Updated 10 months ago
- unify-easy-llm(ULM)旨在打造一个简易的一键式大模型训练工具,支持Nvidia GPU、Ascend NPU等不同硬件以及常用的大模型。☆55Updated 10 months ago
- A repository contains more than 12 common statistical machine learning algorithm implementations. 常见10余种机器学习算法原理与实现及视频讲解。@月来客栈 出品☆270Updated 4 months ago
- 《跟我一起深度学习》@月来客栈 出品☆222Updated last month
- 大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地☆71Updated 8 months ago
- 自然语言处理学习笔记:机器学习及深度学习原理和示例,基于 Tensorflow 和 PyTorch 框架,Transformer、BERT、ALBERT等最新预训练模型及源代码详解,及基于预训练模型进行各种自然语言处理任务。模型部署☆408Updated 4 years ago
- ☆147Updated 3 years ago
- 此项目完成了关于 NLP-Beginner:自然语言处理入门练习 的所有任务(文本分类、信息抽取、知识图谱、机器 翻译、问答系统、文本生成、Text-to-SQL、文本纠错、文本挖掘、知识蒸馏、模型加速、OCR、TTS、Prompt、embedding等),所有代码都经过测试…☆203Updated last year
- ☆191Updated 2 years ago
- 最基本最小白的自然语言处理入门读物,基于deepseek-r1,涵盖了传统NLP和现代大模型☆11Updated 3 months ago
- 大模型技术栈一览☆104Updated 8 months ago
- MLNLP社区翻译的NLP入门课程。☆175Updated 2 years ago
- ☆132Updated 3 months ago
- ☆188Updated last month
- Pytorch-Deep-Learning-Practice-Notes☆72Updated 2 years ago
- 图深度学习(葡萄书),在线阅读地址: https://datawhalechina.github.io/grape-book☆231Updated last year
- 从零到一实现一个 miniLLM~(动手学习LLM)☆70Updated last year
- 深度学习数学、模型结构和基础应用☆89Updated 3 years ago
- 我的Datawhale组队学习,在线阅读地址:https://relph1119.github.io/my-team-learning☆61Updated last year
- 李航统计学习方法(第二版)的学习笔记,包括:1、每章重点公式的手动推导 2、每章算法的Python自实现 3、学习过程中的笔记与心得 4、每章节的课后习题 5、每周都会按照至少一周一章的进度定时将自己的学习进度更新到这个仓库☆122Updated 4 years ago