句子嵌入生成

一种上下文学习方法，将基于提示的表示应用于自回归模型，以生成高质量的句子嵌入，无需微调。该方法通过利用上下文信息，避免了传统微调过程的复杂性，同时支持不同规模的语言大模型，能够在多种转移任务上取得最佳结果。

Asian Bart是一个专为亚洲语言设计的BART模型，支持英语、汉语、韩语、日语等多种语言，适用于文本生成、翻译和摘要等多种自然语言处理任务，并提供预训练模型以便于研究和应用。

EnergeticAI是为无服务器功能优化的TensorFlow.js，提供快速冷启动、小模块大小和预训练模型，非常适合在Node.js应用中集成开源AI。

TAWNY是一个情感分析平台，能够分析驱动消费者决策和行为的人类情感状态。

nlp-notebook 实现了 NLP 领域常见任务，包括新词发现、基于 PyTorch 的词向量、中文文本分类、实体识别、摘要文本生成、句子相似度判断等功能，旨在为用户提供便捷的自然语言处理解决方案。

tf-transformers是基于Tensorflow 2.0实现的最先进的自然语言处理架构，旨在提供更快的自动递归译码，支持多种前沿的NLP模型，如BERT、RoBERTA、T5、Albert和mt5等。其设计简化了API，便于用户使用和扩展，适合各种NLP任务。

Auto-GPT-ZH是中文版AutoGPT，旨在提供一个中文环境下的自动化GPT应用，支持多种API扩展，用户可以自定义任务和目标，具有高效的文本生成和对话能力，界面友好，适合各种中文场景的应用。

基于Andrej Karpathy的GPT-2实现和训练，添加大量注释以帮助理解模型原理，计划逐步增加更多功能。

一个用于非因果建模的双向线性注意力实现项目，通过Triton优化模型性能，特别适合需要高效处理大量数据的AI应用