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21堂课，开启生成式AI之旅！ https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/
60多个深度学习论文的实现/教程，并附带旁注；涵盖Transformer（原始版、XL、Switch、Feedback、ViT等）、优化器（Adam、AdaBelief、Sophia等）、GAN（CycleGAN、StyleGAN2等）、强化学习（PPO、DQN）、Capsule网络、知识蒸馏等。
统一高效微调100多个大型语言模型和视觉语言模型 (ACL 2024)
使用Pytorch实现视觉Transformer，这是一种仅用单个Transformer编码器就能轻松达到图像分类领域最先进水平（SOTA）的简易方法。
DocsGPT是一个开源的生成式AI工具，它帮助用户从知识来源获取可靠的答案，同时避免出现幻觉（即AI模型产生虚假信息）。它支持私密可靠的信息检索，并内置了工具和自主系统功能。
RWKV（发音为RwaKuv）是一个具有出色大语言模型性能的循环神经网络（RNN），它也可以像GPT Transformer一样直接训练（可并行化）。我们现在处于RWKV-7 "鹅"阶段。因此，它结合了RNN和Transformer的优点——性能卓越、线性时间复杂度、常数空间复杂度（无键值缓存）、快速训练、无限上下文长度以及免费的句子嵌入。
最先进的网页机器学习。无需服务器，即可直接在浏览器中运行Transformer模型！
机器学习工程公开课
正在进行大规模的Transformer模型研究训练
这个仓库包含我使用HuggingFace的Transformers库制作的演示程序。
使用 Mesh-TensorFlow 库实现模型并行 GPT-2 和 GPT-3 风格模型的方案。
在PaLM架构之上实现基于人类反馈的强化学习（RLHF）。简单来说，就是基于PaLM的ChatGPT。
在英特尔XPU（例如，配备iGPU和NPU的本地PC，以及Arc、Flex和Max等独立显卡）上加速本地大型语言模型（LLM）的推理和微调（例如LLaMA、Mistral、ChatGLM、Qwen、DeepSeek、Mixtral、Gemma、Phi、MiniCPM、Qwen-VL、MiniCPM-V等）；与llama.cpp、Ollama、HuggingFace、LangChain、LlamaIndex、vLLM、DeepSpeed、Axolotl等无缝集成。
NeurIPS 2024最佳论文候选！[GPT超越扩散模型？][视觉生成中的缩放规律？] 这是论文“视觉自回归建模：基于下一尺度预测的可扩展图像生成”的官方实现代码。这是一个*极其简单、用户友好且达到最先进水平*的自回归图像生成代码库！
BertViz：可视化NLP模型中的注意力机制（BERT、GPT2、BART等）
基于Megatron和DeepSpeed库，在GPU上实现模型并行自回归Transformer。
利用BERT和c-TF-IDF技术提取易于理解的主题。
这个资源库精心收集了关于人工智能（AI）的各种课程和资源链接。
使用Pytorch框架实现/复现OpenAI的文本转图像Transformer模型DALL-E
开放式聊天：利用不完美数据推进开源语言模型
