Accueil Projets xlnet
xlnet

xlnet

par zihangdai · GitHub

XLNet : Préentraînement Autoregressif Généralisé pour la Compréhension du Langage

Voir sur GitHub
En termes simples

Entraînez et utilisez un modèle qui comprend et traite efficacement le langage.

⭐ Étoiles
🍴 Forks
🔥 Tendances
📜 Licence
Utilisation commerciale autorisée
📅 Créé
🔄 Dernier commit
🏷️ Catégorie
💻 Langue
Vous maintenez ce projet ?

Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.

Revendiquer cette page →
xlnet — GitHub preview card
📈 Historique des étoiles
6.19k6.18k
2026-07-042026-07-29
📈 Suivez xlnet

Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.

Gratuit · sans carte · désinscription à tout moment
Recevoir des alertes e-mail →
📄 À propos

XLNet : Préentraînement Autoregressif Généralisé pour la Compréhension du Langage

xlnet compte 6.2k étoiles sur GitHub. Il a été forké 1.1k fois. xlnet est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2019. xlnet est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : deep-learning, nlp, tensorflow.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que xlnet ?

XLNet : Préentraînement Autoregressif Généralisé pour la Compréhension du Langage

xlnet est-il open source ?

xlnet est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.

xlnet est-il gratuit ?

Oui. xlnet est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est xlnet ?

xlnet est disponible sous licence Apache-2.0.

Dans quel langage xlnet est-il écrit ?

xlnet est écrit principalement en Python.

🏅 Mainteneur de ce projet ?
OpenSourceAI badge — xlnet

Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.

[![OpenSourceAI](https://olud.ai/badge.php?tool=zihangdai-xlnet)](https://olud.ai/project/zihangdai-xlnet.html)
Plus d'options de badge →
🧬 Partage son ADN avec

Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.