Startseite› Projekte› inseq
inseq

inseq

von inseq-team · GitHub

Interpretierbarkeit für Sequenzgenerierungsmodelle 🐛 🔍

# attribution-methods# captum# deep-learning# explainable-ai# generative-ai
Auf GitHub ansehen
⭐ Sterne
471
🍴 Forks
41
📜 Lizenz
Apache-2.0
Kommerzielle Nutzung erlaubt
📅 Erstellt
2021
🔄 Letzter Commit
3 mo ago
🏷️ Kategorie
attribution-methods
💻 Sprache
Python
Betreuen Sie dieses Projekt?

Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.

Diese Seite beanspruchen →
inseq — GitHub preview card
📈 Sternhistorie
472471
2026-07-202026-07-29
📈 inseq verfolgen

Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.

Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbar
E-Mail-Alerts erhalten →
📄 Über

Interpretierbarkeit für Sequenzgenerierungsmodelle 🐛 🔍

inseq hat 471 Sterne auf GitHub. Es wurde 41-mal geforkt. inseq ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2021 aktiv entwickelt. inseq ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: attribution-methods, captum, deep-learning, explainable-ai.

❓ Frequently asked questions

Was ist inseq?

Interpretierbarkeit für Sequenzgenerierungsmodelle 🐛 🔍

Ist inseq Open Source?

inseq ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.

Ist inseq kostenlos?

Ja. inseq ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.

Unter welcher Lizenz steht inseq?

inseq ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar.

In welcher Sprache ist inseq geschrieben?

inseq ist hauptsächlich in Python geschrieben.

🏅 Wartender dieses Projekts?
OpenSourceAI badge — inseq

Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=inseq-team-inseq)](https://opensourceai.tech/project/inseq-team-inseq.html)
Weitere Abzeichenoptionen →
🧬 Teilt DNA mit🧬 DNA-Karte ansehen →
transformers-interpret
Modell-Erklärbarkeit, die nahtlos mit 🤗 Transformers funktioniert. Erklären Sie Ihr Transformer…
★ 1.4k · captum
teiltcaptumexplainable-ai
tensorflow
Ein Open Source Machine Learning Framework für alle
★ 197k · deep-learning
stable-diffusion-webui
Stable Diffusion Web-UI
★ 164k · ai
transformers
🤗 Transformers: das Modelldefinitions-Framework für modernste Machine Learning Modelle in Text,…
★ 163k · audio
pytorch
Tensoren und dynamische neuronale Netzwerke in Python mit starker GPU-Beschleunigung
★ 102k · autograd
LLMs-from-scratch
Implementieren Sie ein ChatGPT-ähnliches LLM in PyTorch von Grund auf, Schritt für Schritt
★ 1k · ai
opencv
Open Source Computer Vision Library
★ 90.2k · c-plus-plus
cs-video-courses
Liste von Informatik-Kursen mit Video-Vorlesungen.
★ 82.8k · algorithms
d2l-zh
《动手学深度学习》: Für chinesische Leser, lauffähig und diskutierbar. Die chinesische und englische Ver…
★ 79.3k · book
TeaLeaves
End-to-end pipeline for seeing how LLMs actually process your prompts. Capture attention across…
★ 42 · GitHub ↗
teiltexplainable-aiinterpretability

Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.