Treasure-of-Transformers
💁 Tesoro Asombroso de Modelos de Transformers para procesamiento de lenguaje natural que contiene artículos, videos, blogs, repositorio oficial junto con Notebooks de colab. 🛫☑️
Explora una colección de recursos, incluidos documentos y videos, sobre varios modelos de procesamiento de lenguaje natural.
Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.
Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.
Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras💁 Tesoro Asombroso de Modelos de Transformers para procesamiento de lenguaje natural que contiene artículos, videos, blogs, repositorio oficial junto con Notebooks de colab. 🛫☑️
Treasure-of-Transformers tiene 1.2k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 237 veces. Treasure-of-Transformers está escrito principalmente en Jupyter Notebook. Se desarrolla activamente desde 2021. Treasure-of-Transformers está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: awesome, bert, jax, language-model.
¿Qué es Treasure-of-Transformers?
💁 Tesoro Asombroso de Modelos de Transformers para procesamiento de lenguaje natural que contiene artículos, videos, blogs, repositorio oficial junto con Notebooks de colab. 🛫☑️
¿Treasure-of-Transformers es de código abierto?
Treasure-of-Transformers es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
¿Treasure-of-Transformers es gratis?
Sí. Treasure-of-Transformers es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está Treasure-of-Transformers?
Treasure-of-Transformers está disponible bajo la licencia MIT.
¿En qué lenguaje está escrito Treasure-of-Transformers?
Treasure-of-Transformers está escrito principalmente en Jupyter Notebook.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://opensourceai.tech/project/ashishpatel26-treasure-of-transformers.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.