nasa-smd-ibm-st

Amélioration des techniques de traitement du langage naturel pour la recherche d'informations et la recherche intelligente orientées vers les missions scientifiques de la NASA

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nasa-smd-ibm-st est un modèle de traduction de phrases basé sur un Bi-encodeur, finement entraîné à partir du modèle d'encodeur nasa-smd-ibm-v0.1. Il a été entraîné sur 271 millions d'exemples d'entraînement et 2,6 millions d'exemples spécifiques au domaine provenant de documents issus des missions scientifiques de la NASA (SMD). Ce modèle vise à améliorer les techniques de traitement du langage naturel, telles que la recherche d'informations et la recherche intelligente, pour les appliquer aux tâches de traitement du langage naturel du SMD. Ce modèle peut être largement utilisé pour la recherche d'informations, la recherche de similarité de phrases et d'autres cas d'utilisation scientifiques liés au SMD de la NASA.

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nasa-smd-ibm-st — Amélioration des techniques de traitement du langage naturel pour la recherche d'informations et la recherche intelligente orientées vers les missions scientifiques de la NASA

node-DeepResearch — Recherche et lecture continues de pages web jusqu'à ce que la réponse soit trouvée (ou jusqu'à épuisement du budget de jetons).

nasa-smd-ibm-v0.1 — Modèle de transformation basé sur RoBERTa pour les missions scientifiques de la NASA

FlexHeadFA — Mécanisme d'attention précis, rapide et économe en mémoire

FlashMLA — FlashMLA est un noyau de décodage MLA hautement efficace optimisé pour les GPU Hopper, adapté aux services de séquences de longueur variable.

VLM-R1 — VLM-R1 est un modèle linguistique visuel renforcé stable et polyvalent, axé sur les tâches de compréhension visuelle.

Détection de compatibilité des modèles DeepSeek — Détermine si un appareil peut exécuter des modèles DeepSeek de différentes tailles et fournit une prédiction de compatibilité.

pré-entraînement de modèles linguistiques récurrents — Code de pré-entraînement pour des modèles linguistiques récurrents profonds à grande échelle, capable de fonctionner sur 4096 GPU AMD.

Open R1 — Il s'agit d'un projet de reproduction d'un modèle DeepSeek-R1 entièrement open source, visant à aider les développeurs à reproduire et à construire des modèles basés sur R1.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B est un framework autorégressif unifié de compréhension et de génération multimodale.

Tarsier — Tarsier est un grand modèle linguistique vidéo développé par ByteDance pour générer des descriptions vidéo de haute qualité.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 est un modèle de base multimodal de pointe, spécialisé dans la compréhension des images et des vidéos.

WebWalker — WebWalker est un framework de benchmark utilisé pour évaluer les capacités de navigation web des grands modèles de langage.

MiniMax-01 — Modèle linguistique puissant disposant de 456 milliards de paramètres au total, capable de traiter un contexte jusqu'à 4 millions de jetons.

DeepSeek-V3 — Modèle linguistique Mixture-of-Experts (MoE) de 671 milliards de paramètres.

DRT-o1 — Modèle de traduction automatique par inférence profonde, optimisé par une longue chaîne de réflexion.

mwp_ReFT — Framework d'ajustement fin des modèles basé sur l'apprentissage par renforcement profond

Florence-VL — Outil d'amélioration des modèles de langage visuel, combinant un encodeur visuel génératif et une technique de fusion profonde et large.

LLaMA-Mesh — Unification d'un modèle linguistique et de la génération de maillages 3D

Démo TTS MaskGCT — Démonstration de texte à parole (TTS) basée sur le modèle MaskGCT

mPLUG-DocOwl 1.5 — Modèle d'apprentissage de structure unifié pour la compréhension de documents sans OCR

F5-TTS — Modèle de synthèse vocale (TTS) de haute qualité basé sur l'apprentissage profond

ColPali — Outil de recherche documentaire efficace basé sur un modèle linguistique visuel

Llama 3.2 3b Voice — Outil de synthèse vocale utilisant le modèle Llama.

Sensei — Assistant intelligent de Q&R, trouvez les réponses à vos questions.

Techniques RAG — Ensemble révolutionnaire de techniques pour les systèmes de génération augmentée par la recherche.

RWKV — Une architecture de modèle de langage de nouvelle génération, surpassant les Transformer.

GoMate — Système fiable d'entrée et de sortie fiable basé sur le framework RAG

llama3-from-scratch — Implémentation du modèle Llama3 à partir de zéro

RAG-Retrieval — Framework d'ajustement fin et d'inférence de recherche RAG unifié et hautement efficace