Stars
Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMs & VLMs (ACL 2024)
vits2 backbone with multilingual-bert
目前已囊括232个大模型，覆盖chatgpt、gpt-4o、o3-mini、谷歌gemini、Claude3.5、智谱GLM-Zero、文心一言、qwen-max、百川、讯飞星火、商汤senseChat、minimax等商用模型， 以及DeepSeek-R1、qwq-32b、deepseek-v3、qwen2.5、llama3.3、phi-4、glm4、gemma3、mistral、书生in…
Official release of InternLM series (InternLM, InternLM2, InternLM2.5, InternLM3).
文本挖掘和预处理工具（文本清洗、新词发现、情感分析、实体识别链接、关键词抽取、知识抽取、句法分析等），无监督或弱监督方法
RWKV (pronounced RwaKuv) is an RNN with great LLM performance, which can also be directly trained like a GPT transformer (parallelizable). We are at RWKV-7 "Goose". So it's combining the best of RN…
🛰️ 基于真实医疗对话数据在ChatGLM上进行LoRA、P-Tuning V2、Freeze、RLHF等微调，我们的眼光不止于医疗问答
Repo for BenTsao [original name: HuaTuo (华驼)], Instruction-tuning Large Language Models with Chinese Medical Knowledge. 本草（原名：华驼）模型仓库，基于中文医学知识的大语言模型指令微调
Chinese-LLaMA 1&2、Chinese-Falcon 基础模型；ChatFlow中文对话模型；中文OpenLLaMA模型；NLP预训练/指令微调数据集
pytorch实现 Bert 做seq2seq任务，使用unilm方案,现在也可以做自动摘要，文本分类，情感分析，NER，词性标注等任务,支持t5模型，支持GPT2进行文章续写。
Tutorials on implementing a few sequence-to-sequence (seq2seq) models with PyTorch and TorchText.
[CVPR'22] ICON: Implicit Clothed humans Obtained from Normals
bert_seq2seq的DDP版本，支持bert、roberta、nezha、t5、gpt2等模型，支持seq2seq、ner、关系抽取等任务，无需添加额外代码，轻松启动DDP多卡训练。
Source Code for DialogBERT: Discourse-Aware Response Generation via Learning to Recover and Rank Utterances (https://arxiv.org/pdf/2012.01775.pdf)
Source code for the paper "Improving Knowledge-aware Dialogue Generation via Knowledge Base Question Answering".
Stable Diffusion web UI
A tutorial and implement of disease centered Medical knowledge graph and qa system based on it。知识图谱构建，自动问答，基于kg的自动问答。以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。
PyTorch code of my ICDAR 2021 paper Vision Transformer for Fast and Efficient Scene Text Recognition (ViTSTR)
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Real-time face swap for PC streaming or video calls
文生图大模型训练工具箱 （完整封装stable diffusion全量微调训练流程， 可训练定制自己的独特风格、人物概念，开箱即用， 含自动图像标注、权重转换、训练参数配置等）
Making large AI models cheaper, faster and more accessible
Repo for the Deep Reinforcement Learning Nanodegree program