ConvBERT

ConvMixer

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该存储库提供了 ConvMixer 的实现，这是一种用于图像识别任务的卷积神经网络架构。它基于论文 "Patches Are All You Need? 🤷"，并提供预训练模型权重用于评估以及在 ImageNet-1k 和 CIFAR-10 等数据集上进行训练的代码。

LLaVA

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视觉指令调优模型，结合了大型语言和视觉能力。其目标是达到 GPT-4V 级别的性能，实现多模态理解和交互。该项目为研究人员和开发者提供了代码、模型和资源。LLaVA 是一个视觉指令调优模型，结合了大型语言和视觉能力。其目标是达到 GPT-4V 级别的性能，实现多模态理解和交互。该项目为研究人员和开发者提供了代码、模型和资源。

MPNet

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新颖的语言理解预训练方法，在 BERT 和 XLNet 的基础上进行了改进。它为各种预训练模型提供了统一的实现，并支持在 GLUE 和 SQuAD 等多样化的语言理解任务上进行预训练和微调的代码。MPNet 是一种新颖的语言理解预训练方法，在 BERT 和 XLNet 的基础上进行了改进。它为各种预训练模型提供了统一的实现，并支持在 GLUE 和 SQuAD 等多样化的语言理解任务上进行预训练和微调的代码。

FNet

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高效的类 Transformer 编码器架构，它用傅里叶变换取代了自注意力机制。该模型由 Google Research 开发，为自然语言处理任务提供了一种高性能的替代方案。该模型使用 Jax/Flax 实现，并在 GitHub 上提供，可用于预训练和微调。FNet 是一种高效的类 Transformer 编码器架构，它用傅里叶变换取代了自注意力机制。该模型由 Google Research 开发，为自然语言处理任务提供了一种高性能的替代方案。该模型使用 Jax/Flax 实现，并在 GitHub 上提供，可用于预训练和微调。

LLMs-from-scratch

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GitHub 项目，指导用户使用 PyTorch 实现类似 ChatGPT 的语言模型。它提供了从零开始构建大型语言模型的逐步方法，非常适合对人工智能和机器学习感兴趣的开发者和研究人员。LLMs-from-scratch 是一个 GitHub 项目，指导用户使用 PyTorch 实现类似 ChatGPT 的语言模型。它提供了从零开始构建大型语言模型的逐步方法，非常适合对人工智能和机器学习感兴趣的开发者和研究人员。

SpanBERT

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专注于通过表示和预测文本片段来改进预训练的 AI 模型。它提供预训练的基础版和大型版（区分大小写）模型，与 HuggingFace BERT 格式兼容。该代码库提供了在各种 NLP 任务（包括问答和关系抽取）上使用和评估 SpanBERT 的代码。SpanBERT 是一种专注于通过表示和预测文本片段来改进预训练的 AI 模型。它提供预训练的基础版和大型版（区分大小写）模型，与 HuggingFace BERT 格式兼容。该代码库提供了在各种 NLP 任务（包括问答和关系抽取）上使用和评估 SpanBERT 的代码。

Keras

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开源深度学习库，旨在为人类服务。它简化了构建神经网络的过程，并允许开发者在GitHub上为其开发做出贡献。Keras是一个开源深度学习库，旨在为人类服务。它简化了构建神经网络的过程，并允许开发者在GitHub上为其开发做出贡献。

LlamaFactory

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#12

GitHub仓库，专注于对100多种大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）进行统一和高效的微调。它旨在简化AI领域研究人员和开发人员的微调过程。LlamaFactory是一个GitHub仓库，专注于对100多种大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）进行统一和高效的微调。它旨在简化AI领域研究人员和开发人员的微调过程。