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Pytorch、TensorFlow和JAX框架下最先进的机器学习转换器

人工智能学习：涵盖数据分析、机器学习实战、线性代数基础、PyTorch深度学习框架、NLTK自然语言处理工具包和TensorFlow 2.x框架的使用。

一个AI编排框架，用于构建可定制、可用于生产环境的大型语言模型(LLM)应用。它能够将组件（模型、向量数据库、文件转换器）连接到管道或代理，从而与您的数据进行交互。借助先进的检索方法，它最适合构建基于检索的增强生成(RAG)系统、问答系统、语义搜索或对话式智能体聊天机器人。

李宏毅老师推荐的深度学习教程PDF版，可在GitHub下载：https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases

深度学习研究人员的自然语言处理教程

一个简单易用、功能强大的自然语言处理 (NLP) 和大型语言模型 (LLM) 库，拥有强大的模型库，支持从研究到工业应用的各种 NLP 任务，包括文本分类、神经搜索、问答、信息抽取、文档智能、情感分析等。

基于CLIP的图像和句子可扩展嵌入、推理和排序

这个仓库包含我使用HuggingFace的Transformers库制作的演示程序。

基于全词掩码的中文BERT预训练模型

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