3、T5(TexttoText Transfer Transformer):
Google推出的文本到文本转换模型,可以用于各种NLP任务,如翻译、摘要等。
GitHub链接: [https://github.com/googleresearch/texttotexttransfertransformer](https://github.com/googleresearch/texttotexttransfertransformer)
4、RoBERTa:
Facebook AI Research改进的BERT模型,通过更大规模的数据集和更长的训练时间提升了性能。
GitHub链接: [https://github.com/pytorch/fairseq](https://github.com/pytorch/fairseq)
5、Transformer:
虽然不是特定于某个任务或数据集的模型,但Transformer架构是许多现代NLP模型的基础。其开源实现可以在多个地方找到,包括Hugging Face的Transformers库。
Hugging Face Transformers: [https://huggingface.co/transformers](https://huggingface.co/transformers)
6、YOLOv5(You Only Look Once version 5):
一个流行的实时对象检测系统,广泛应用于计算机视觉领域。
GitHub链接: [https://github.com/ultralytics/yolov5](https://github.com/ultralytics/yolov5)