TokenLearn 静态词嵌入：一种预训练模型2Vec的方法，专注于提升自然语言处理中词嵌入的静态特性，使其更适用于各种下游任务。
mcts-llm是一个集成了蒙特卡洛树搜索（MCTS）和提示工程技术的轻量级项目，旨在提高大型语言模型（LLMs）的性能。该项目通过结合MCTS算法与大型语言模型，优化提示工程，来提升模型的响应质量。其轻量级的设计使得该项目易于集成和使用，并且支持多种语言模型，适用于各种自然语言处理任务。
该项目旨在理解词嵌入，由达姆施塔特工业大学和莫斯科国立大学的研究人员开发。
一个自然语言处理任务与实例集，提供多种NLP任务的实现和示例。
一个用于促进和支持链式思考的工具库，旨在提高模型推理能力和理解力。
Fine-Tuner AI是一款强大的工具，利用尖端的微调技术提升您的自然语言处理(NLP)模型性能。它可以在更少的数据下以极短的时间内实现更好的结果。用户只需将NLP模型和数据上传到平台，Fine-Tuner将应用其先进的微调算法，优化模型以提高性能。优化后的模型可以轻松集成回现有工作流程中。
Open-LLM-Leaderboard是一个用于追踪各种大型语言模型（LLMs）在开放式问题上的表现的基准测试平台，旨在反映模型的真实能力，并通过开放社区促进共同进步。
CSTS是一个专为中文设计的自然语言推理与语义相似度数据集，包含多种推理场景，提供丰富的标注数据，旨在支持机器学习和深度学习模型的训练，帮助提升中文文本的理解和处理能力。
Infinity是一个高吞吐、低延迟的REST API，专为向量嵌入服务而设计，支持多种sentence-transformer模型和灵活的框架兼容性，旨在提升机器学习和自然语言处理任务的效率和性能。
Hugging Face是一个用户友好的开源平台，旨在快速构建、训练和部署AI模型与应用，无需深厚的机器学习专业知识。它支持流行框架，提供全面的文档，并专注于自然语言处理(NLP)，为AI研究人员和工程师提供不可或缺的资源。
一个专注于图语言模型的研究项目，旨在利用图结构来提升语言表示的效果，并整合多种基于图的技术于自然语言处理（NLP）领域。
