README_vi.md

English | 简体中文 | 繁體中文 | 한국어 | Español | 日本語 | हिन्दी | Русский | Рortuguês | తెలుగు | Français | Deutsch | Tiếng việt |

Công nghệ Học máy tiên tiến cho JAX, PyTorch và TensorFlow

🤗 Transformers cung cấp hàng ngàn mô hình được huấn luyện trước để thực hiện các nhiệm vụ trên các modalities khác nhau như văn bản, hình ảnh và âm thanh.

Các mô hình này có thể được áp dụng vào:

• 📝 Văn bản, cho các nhiệm vụ như phân loại văn bản, trích xuất thông tin, trả lời câu hỏi, tóm tắt, dịch thuật và sinh văn bản, trong hơn 100 ngôn ngữ.
• 🖼️ Hình ảnh, cho các nhiệm vụ như phân loại hình ảnh, nhận diện đối tượng và phân đoạn.
• 🗣️ Âm thanh, cho các nhiệm vụ như nhận dạng giọng nói và phân loại âm thanh.

Các mô hình Transformer cũng có thể thực hiện các nhiệm vụ trên nhiều modalities kết hợp, như trả lời câu hỏi về bảng, nhận dạng ký tự quang học, trích xuất thông tin từ tài liệu quét, phân loại video và trả lời câu hỏi hình ảnh.

🤗 Transformers cung cấp các API để tải xuống và sử dụng nhanh chóng các mô hình được huấn luyện trước đó trên văn bản cụ thể, điều chỉnh chúng trên tập dữ liệu của riêng bạn và sau đó chia sẻ chúng với cộng đồng trên model hub của chúng tôi. Đồng thời, mỗi module python xác định một kiến trúc là hoàn toàn độc lập và có thể được sửa đổi để cho phép thực hiện nhanh các thí nghiệm nghiên cứu.

🤗 Transformers được hỗ trợ bởi ba thư viện học sâu phổ biến nhất — Jax, PyTorch và TensorFlow — với tích hợp mượt mà giữa chúng. Việc huấn luyện mô hình của bạn với một thư viện trước khi tải chúng để sử dụng trong suy luận với thư viện khác là rất dễ dàng.

Các demo trực tuyến

Bạn có thể kiểm tra hầu hết các mô hình của chúng tôi trực tiếp trên trang của chúng từ model hub. Chúng tôi cũng cung cấp dịch vụ lưu trữ mô hình riêng tư, phiên bản và API suy luận cho các mô hình công khai và riêng tư.

Dưới đây là một số ví dụ:

Trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên:

• Hoàn thành từ vụng về từ với BERT
• Nhận dạng thực thể đặt tên với Electra
• Tạo văn bản tự nhiên với Mistral
• Suy luận Ngôn ngữ Tự nhiên với RoBERTa
• Tóm tắt văn bản với BART
• Trả lời câu hỏi với DistilBERT
• Dịch văn bản với T5

Trong Thị giác Máy tính:

• Phân loại hình ảnh với ViT
• Phát hiện đối tượng với DETR
• Phân đoạn ngữ nghĩa với SegFormer
• Phân đoạn toàn diện với Mask2Former
• Ước lượng độ sâu với Depth Anything
• Phân loại video với VideoMAE
• Phân đoạn toàn cầu với OneFormer

Trong âm thanh:

• Nhận dạng giọng nói tự động với Whisper
• Phát hiện từ khóa với Wav2Vec2
• Phân loại âm thanh với Audio Spectrogram Transformer

Trong các nhiệm vụ đa phương thức:

• Trả lời câu hỏi về bảng với TAPAS
• Trả lời câu hỏi hình ảnh với ViLT
• Mô tả hình ảnh với LLaVa
• Phân loại hình ảnh không cần nhãn với SigLIP
• Trả lời câu hỏi văn bản tài liệu với LayoutLM
• Phân loại video không cần nhãn với X-CLIP
• Phát hiện đối tượng không cần nhãn với OWLv2
• Phân đoạn hình ảnh không cần nhãn với CLIPSeg
• Tạo mặt nạ tự động với SAM

100 dự án sử dụng Transformers

Transformers không chỉ là một bộ công cụ để sử dụng các mô hình được huấn luyện trước: đó là một cộng đồng các dự án xây dựng xung quanh nó và Hugging Face Hub. Chúng tôi muốn Transformers giúp các nhà phát triển, nhà nghiên cứu, sinh viên, giáo sư, kỹ sư và bất kỳ ai khác xây dựng những dự án mơ ước của họ.

Để kỷ niệm 100.000 sao của transformers, chúng tôi đã quyết định tập trung vào cộng đồng và tạo ra trang awesome-transformers liệt kê 100 dự án tuyệt vời được xây dựng xung quanh transformers.

Nếu bạn sở hữu hoặc sử dụng một dự án mà bạn tin rằng nên được thêm vào danh sách, vui lòng mở một PR để thêm nó!

Nếu bạn đang tìm kiếm hỗ trợ tùy chỉnh từ đội ngũ Hugging Face

Hành trình nhanh

Để ngay lập tức sử dụng một mô hình trên một đầu vào cụ thể (văn bản, hình ảnh, âm thanh, ...), chúng tôi cung cấp API pipeline. Pipelines nhóm một mô hình được huấn luyện trước với quá trình tiền xử lý đã được sử dụng trong quá trình huấn luyện của mô hình đó. Dưới đây là cách sử dụng nhanh một pipeline để phân loại văn bản tích cực so với tiêu cực:

>>> from transformers import pipeline

# Cấp phát một pipeline cho phân tích cảm xúc
>>> classifier = pipeline('sentiment-analysis')
>>> classifier('We are very happy to introduce pipeline to the transformers repository.')
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9996980428695679}]

Dòng code thứ hai tải xuống và lưu trữ bộ mô hình được huấn luyện được sử dụng bởi pipeline, trong khi dòng thứ ba đánh giá nó trên văn bản đã cho. Ở đây, câu trả lời là "tích cực" với độ tin cậy là 99,97%.

Nhiều nhiệm vụ có sẵn một pipeline được huấn luyện trước, trong NLP nhưng cũng trong thị giác máy tính và giọng nói. Ví dụ, chúng ta có thể dễ dàng trích xuất các đối tượng được phát hiện trong một hình ảnh:

>>> import requests
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import pipeline

# Tải xuống một hình ảnh với những con mèo dễ thương
>>> url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/coco_sample.png"
>>> image_data = requests.get(url, stream=True).raw
>>> image = Image.open(image_data)

# Cấp phát một pipeline cho phát hiện đối tượng
>>> object_detector = pipeline('object-detection')
>>> object_detector(image)
[{'score': 0.9982201457023621,
  'label': 'remote',
  'box': {'xmin': 40, 'ymin': 70, 'xmax': 175, 'ymax': 117}},
 {'score': 0.9960021376609802,
  'label': 'remote',
  'box': {'xmin': 333, 'ymin': 72, 'xmax': 368, 'ymax': 187}},
 {'score': 0.9954745173454285,
  'label': 'couch',
  'box': {'xmin': 0, 'ymin': 1, 'xmax': 639, 'ymax': 473}},
 {'score': 0.9988006353378296,
  'label': 'cat',
  'box': {'xmin': 13, 'ymin': 52, 'xmax': 314, 'ymax': 470}},
 {'score': 0.9986783862113953,
  'label': 'cat',
  'box': {'xmin': 345, 'ymin': 23, 'xmax': 640, 'ymax': 368}}]

Ở đây, chúng ta nhận được một danh sách các đối tượng được phát hiện trong hình ảnh, với một hộp bao quanh đối tượng và một điểm đánh giá độ tin cậy. Đây là hình ảnh gốc ở bên trái, với các dự đoán hiển thị ở bên phải:

Bạn có thể tìm hiểu thêm về các nhiệm vụ được hỗ trợ bởi API pipeline trong hướng dẫn này.

Ngoài pipeline, để tải xuống và sử dụng bất kỳ mô hình được huấn luyện trước nào cho nhiệm vụ cụ thể của bạn, chỉ cần ba dòng code. Đây là phiên bản PyTorch:

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
>>> model = AutoModel.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")

>>> inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)

Và đây là mã tương đương cho TensorFlow:

>>> from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModel

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
>>> model = TFAutoModel.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")

>>> inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="tf")
>>> outputs = model(**inputs)

Tokenizer là thành phần chịu trách nhiệm cho việc tiền xử lý mà mô hình được huấn luyện trước mong đợi và có thể được gọi trực tiếp trên một chuỗi đơn (như trong các ví dụ trên) hoặc một danh sách. Nó sẽ xuất ra một từ điển mà bạn có thể sử dụng trong mã phụ thuộc hoặc đơn giản là truyền trực tiếp cho mô hình của bạn bằng cách sử dụng toán tử ** để giải nén đối số.

Chính mô hình là một Pytorch nn.Module thông thường hoặc một TensorFlow tf.keras.Model (tùy thuộc vào backend của bạn) mà bạn có thể sử dụng như bình thường. Hướng dẫn này giải thích cách tích hợp một mô hình như vậy vào một vòng lặp huấn luyện cổ điển PyTorch hoặc TensorFlow, hoặc cách sử dụng API Trainer của chúng tôi để tinh chỉnh nhanh chóng trên một bộ dữ liệu mới.

Tại sao tôi nên sử dụng transformers?

1. Các mô hình tiên tiến dễ sử dụng:

   • Hiệu suất cao trong việc hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và âm thanh.
   • Ngưỡng vào thấp cho giảng viên và người thực hành.
   • Ít trừu tượng dành cho người dùng với chỉ ba lớp học.
   • Một API thống nhất để sử dụng tất cả các mô hình được huấn luyện trước của chúng tôi.

2. Giảm chi phí tính toán, làm giảm lượng khí thải carbon:

   • Các nhà nghiên cứu có thể chia sẻ các mô hình đã được huấn luyện thay vì luôn luôn huấn luyện lại.
   • Người thực hành có thể giảm thời gian tính toán và chi phí sản xuất.
   • Hàng chục kiến trúc với hơn 400.000 mô hình được huấn luyện trước trên tất cả các phương pháp.

3. Lựa chọn framework phù hợp cho mọi giai đoạn của mô hình:

   • Huấn luyện các mô hình tiên tiến chỉ trong 3 dòng code.
   • Di chuyển một mô hình duy nhất giữa các framework TF2.0/PyTorch/JAX theo ý muốn.
   • Dễ dàng chọn framework phù hợp cho huấn luyện, đánh giá và sản xuất.

4. Dễ dàng tùy chỉnh một mô hình hoặc một ví dụ theo nhu cầu của bạn:

   • Chúng tôi cung cấp các ví dụ cho mỗi kiến trúc để tái tạo kết quả được công bố bởi các tác giả gốc.
   • Các thành phần nội tại của mô hình được tiết lộ một cách nhất quán nhất có thể.
   • Các tệp mô hình có thể được sử dụng độc lập với thư viện để thực hiện các thử nghiệm nhanh chóng.

Tại sao tôi không nên sử dụng transformers?

• Thư viện này không phải là một bộ công cụ modul cho các khối xây dựng mạng neural. Mã trong các tệp mô hình không được tái cấu trúc với các trừu tượng bổ sung một cách cố ý, để các nhà nghiên cứu có thể lặp nhanh trên từng mô hình mà không cần đào sâu vào các trừu tượng/tệp bổ sung.
• API huấn luyện không được thiết kế để hoạt động trên bất kỳ mô hình nào, mà được tối ưu hóa để hoạt động với các mô hình được cung cấp bởi thư viện. Đối với vòng lặp học máy chung, bạn nên sử dụng một thư viện khác (có thể là Accelerate).
• Mặc dù chúng tôi cố gắng trình bày càng nhiều trường hợp sử dụng càng tốt, nhưng các tập lệnh trong thư mục examples chỉ là ví dụ. Dự kiến rằng chúng sẽ không hoạt động ngay tức khắc trên vấn đề cụ thể của bạn và bạn sẽ phải thay đổi một số dòng mã để thích nghi với nhu cầu của bạn.

Cài đặt

Sử dụng pip

Thư viện này được kiểm tra trên Python 3.8+, Flax 0.4.1+, PyTorch 1.11+ và TensorFlow 2.6+.

Bạn nên cài đặt 🤗 Transformers trong một môi trường ảo Python. Nếu bạn chưa quen với môi trường ảo Python, hãy xem hướng dẫn sử dụng.

Trước tiên, tạo một môi trường ảo với phiên bản Python bạn sẽ sử dụng và kích hoạt nó.

Sau đó, bạn sẽ cần cài đặt ít nhất một trong số các framework Flax, PyTorch hoặc TensorFlow. Vui lòng tham khảo trang cài đặt TensorFlow, trang cài đặt PyTorch và/hoặc Flax và Jax để biết lệnh cài đặt cụ thể cho nền tảng của bạn.

Khi đã cài đặt một trong các backend đó, 🤗 Transformers có thể được cài đặt bằng pip như sau:

pip install transformers

Nếu bạn muốn thực hiện các ví dụ hoặc cần phiên bản mới nhất của mã và không thể chờ đợi cho một phiên bản mới, bạn phải cài đặt thư viện từ nguồn.

Với conda

🤗 Transformers có thể được cài đặt bằng conda như sau:

conda install conda-forge::transformers

GHI CHÚ: Cài đặt transformers từ kênh huggingface đã bị lỗi thời.

Hãy làm theo trang cài đặt của Flax, PyTorch hoặc TensorFlow để xem cách cài đặt chúng bằng conda.

GHI CHÚ: Trên Windows, bạn có thể được yêu cầu kích hoạt Chế độ phát triển để tận dụng việc lưu cache. Nếu điều này không phải là một lựa chọn cho bạn, hãy cho chúng tôi biết trong vấn đề này.

Kiến trúc mô hình

Tất cả các điểm kiểm tra mô hình được cung cấp bởi 🤗 Transformers được tích hợp một cách mượt mà từ trung tâm mô hình huggingface.co model hub, nơi chúng được tải lên trực tiếp bởi người dùng và tổ chức.

Số lượng điểm kiểm tra hiện tại:

🤗 Transformers hiện đang cung cấp các kiến trúc sau đây (xem ở đây để có một tóm tắt tổng quan về mỗi kiến trúc):

1. ALBERT (từ Google Research và Toyota Technological Institute tại Chicago) được phát hành với bài báo ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations, của Zhenzhong Lan, Mingda Chen, Sebastian Goodman, Kevin Gimpel, Piyush Sharma, Radu Soricut.
2. ALIGN (từ Google Research) được phát hành với bài báo Scaling Up Visual and Vision-Language Representation Learning With Noisy Text Supervision của Chao Jia, Yinfei Yang, Ye Xia, Yi-Ting Chen, Zarana Parekh, Hieu Pham, Quoc V. Le, Yunhsuan Sung, Zhen Li, Tom Duerig.
3. AltCLIP (từ BAAI) được phát hành với bài báo AltCLIP: Altering the Language Encoder in CLIP for Extended Language Capabilities của Chen, Zhongzhi và Liu, Guang và Zhang, Bo-Wen và Ye, Fulong và Yang, Qinghong và Wu, Ledell.
4. Audio Spectrogram Transformer (từ MIT) được phát hành với bài báo AST: Audio Spectrogram Transformer của Yuan Gong, Yu-An Chung, James Glass.
5. Autoformer (từ Đại học Tsinghua) được phát hành với bài báo Autoformer: Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting của Haixu Wu, Jiehui Xu, Jianmin Wang, Mingsheng Long.
6. Bark (từ Suno) được phát hành trong kho lưu trữ suno-ai/bark bởi đội ngũ Suno AI.
7. BART (từ Facebook) được phát hành với bài báo BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension của Mike Lewis, Yinhan Liu, Naman Goyal, Marjan Ghazvininejad, Abdelrahman Mohamed, Omer Levy, Ves Stoyanov và Luke Zettlemoyer.
8. BARThez (từ École polytechnique) được phát hành với bài báo BARThez: a Skilled Pretrained French Sequence-to-Sequence Model của Moussa Kamal Eddine, Antoine J.-P. Tixier và Michalis Vazirgiannis.
9. BARTpho (từ VinAI Research) được phát hành với bài báo BARTpho: Pre-trained Sequence-to-Sequence Models for Vietnamese của Nguyen Luong Tran, Duong Minh Le và Dat Quoc Nguyen.
10. BEiT (từ Microsoft) được phát hành với bài báo BEiT: BERT Pre-Training of Image Transformers của Hangbo Bao, Li Dong, Furu Wei.
11. BERT (từ Google) được phát hành với bài báo BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding của Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee và Kristina Toutanova.
12. BERT For Sequence Generation (từ Google) được phát hành với bài báo Leveraging Pre-trained Checkpoints for Sequence Generation Tasks của Sascha Rothe, Shashi Narayan, Aliaksei Severyn.
13. BERTweet (từ VinAI Research) được phát hành với bài báo BERTweet: A pre-trained language model for English Tweets của Dat Quoc Nguyen, Thanh Vu và Anh Tuan Nguyen.
14. BigBird-Pegasus (từ Google Research) được phát hành với bài báo Big Bird: Transformers for Longer Sequences của Manzil Zaheer, Guru Guruganesh, Avinava Dubey, Joshua Ainslie, Chris Alberti, Santiago Ontanon, Philip Pham, Anirudh Ravula, Qifan Wang, Li Yang và Amr Ahmed.
15. BigBird-RoBERTa (từ Google Research) được phát hành với bài báo Big Bird: Transformers for Longer Sequences của Manzil Zaheer, Guru Guruganesh, Avinava Dubey, Joshua Ainslie, Chris Alberti, Santiago Ontanon, Philip Pham, Anirudh Ravula, Qifan Wang, Li Yang và Amr Ahmed.
16. BioGpt (từ Microsoft Research AI4Science) được phát hành với bài báo BioGPT: generative pre-trained transformer for biomedical text generation and mining by Renqian Luo, Liai Sun, Yingce Xia, Tao Qin, Sheng Zhang, Hoifung Poon and Tie-Yan Liu.
17. BiT (từ Google AI) được phát hành với bài báo Big Transfer (BiT): Học biểu diễn hình ảnh tổng quát của Alexander Kolesnikov, Lucas Beyer, Xiaohua Zhai, Joan Puigcerver, Jessica Yung, Sylvain Gelly, Neil Houlsby.
18. Blenderbot (từ Facebook) được phát hành với bài báo Công thức xây dựng một chatbot miền mở của Stephen Roller, Emily Dinan, Naman Goyal, Da Ju, Mary Williamson, Yinhan Liu, Jing Xu, Myle Ott, Kurt Shuster, Eric M. Smith, Y-Lan Boureau, Jason Weston.
19. BlenderbotSmall (từ Facebook) được phát hành với bài báo Công thức xây dựng một chatbot miền mở của Stephen Roller, Emily Dinan, Naman Goyal, Da Ju, Mary Williamson, Yinhan Liu, Jing Xu, Myle Ott, Kurt Shuster, Eric M. Smith, Y-Lan Boureau, Jason Weston.
20. BLIP (từ Salesforce) được phát hành với bài báo BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation của Junnan Li, Dongxu Li, Caiming Xiong, Steven Hoi.
21. BLIP-2 (từ Salesforce) được phát hành với bài báo BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models by Junnan Li, Dongxu Li, Silvio Savarese, Steven Hoi.
22. BLOOM (từ BigScience workshop) released by the BigScience Workshop.
23. BORT (từ Alexa) được phát hành với bài báo Optimal Subarchitecture Extraction For BERT by Adrian de Wynter and Daniel J. Perry.
24. BridgeTower (từ Harbin Institute of Technology/Microsoft Research Asia/Intel Labs) được phát hành với bài báo BridgeTower: Building Bridges Between Encoders in Vision-Language Representation Learning by Xiao Xu, Chenfei Wu, Shachar Rosenman, Vasudev Lal, Wanxiang Che, Nan Duan.
25. BROS (từ NAVER CLOVA) được phát hành với bài báo BROS: A Pre-trained Language Model Focusing on Text and Layout for Better Key Information Extraction from Documents by Teakgyu Hong, Donghyun Kim, Mingi Ji, Wonseok Hwang, Daehyun Nam, Sungrae Park.
26. ByT5 (từ Google Research) được phát hành với bài báo ByT5: Towards a token-free future with pre-trained byte-to-byte models by Linting Xue, Aditya Barua, Noah Constant, Rami Al-Rfou, Sharan Narang, Mihir Kale, Adam Roberts, Colin Raffel.
27. CamemBERT (từ Inria/Facebook/Sorbonne) được phát hành với bài báo CamemBERT: a Tasty French Language Model by Louis Martin*, Benjamin Muller*, Pedro Javier Ortiz Suárez*, Yoann Dupont, Laurent Romary, Éric Villemonte de la Clergerie, Djamé Seddah and Benoît Sagot.
28. CANINE (từ Google Research) được phát hành với bài báo CANINE: Pre-training an Efficient Tokenization-Free Encoder for Language Representation by Jonathan H. Clark, Dan Garrette, Iulia Turc, John Wieting.
29. Chinese-CLIP (từ OFA-Sys) được phát hành với bài báo Chinese CLIP: Contrastive Vision-Language Pretraining in Chinese by An Yang, Junshu Pan, Junyang Lin, Rui Men, Yichang Zhang, Jingren Zhou, Chang Zhou.
30. CLAP (từ LAION-AI) được phát hành với bài báo Large-scale Contrastive Language-Audio Pretraining with Feature Fusion and Keyword-to-Caption Augmentation by Yusong Wu, Ke Chen, Tianyu Zhang, Yuchen Hui, Taylor Berg-Kirkpatrick, Shlomo Dubnov.
31. CLIP (từ OpenAI) được phát hành với bài báo Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision by Alec Radford, Jong Wook Kim, Chris Hallacy, Aditya Ramesh, Gabriel Goh, Sandhini Agarwal, Girish Sastry, Amanda Askell, Pamela Mishkin, Jack Clark, Gretchen Krueger, Ilya Sutskever.
32. CLIPSeg (từ University of Göttingen) được phát hành với bài báo Image Segmentation Using Text and Image Prompts by Timo Lüddecke and Alexander Ecker.
33. CLVP được phát hành với bài báo Better speech synthesis through scaling by James Betker.
34. CodeGen (từ Salesforce) được phát hành với bài báo A Conversational Paradigm for Program Synthesis by Erik Nijkamp, Bo Pang, Hiroaki Hayashi, Lifu Tu, Huan Wang, Yingbo Zhou, Silvio Savarese, Caiming Xiong.
35. CodeLlama (từ MetaAI) được phát hành với bài báo Code Llama: Open Foundation Models for Code by Baptiste Rozière, Jonas Gehring, Fabian Gloeckle, Sten Sootla, Itai Gat, Xiaoqing Ellen Tan, Yossi Adi, Jingyu Liu, Tal Remez, Jérémy Rapin, Artyom Kozhevnikov, Ivan Evtimov, Joanna Bitton, Manish Bhatt, Cristian Canton Ferrer, Aaron Grattafiori, Wenhan Xiong, Alexandre Défossez, Jade Copet, Faisal Azhar, Hugo Touvron, Louis Martin, Nicolas Usunier, Thomas Scialom, Gabriel Synnaeve.
36. Cohere (từ Cohere) được phát hành với bài báo Command-R: Retrieval Augmented Generation at Production Scale by Cohere.
37. Conditional DETR (từ Microsoft Research Asia) được phát hành với bài báo Conditional DETR for Fast Training Convergence by Depu Meng, Xiaokang Chen, Zejia Fan, Gang Zeng, Houqiang Li, Yuhui Yuan, Lei Sun, Jingdong Wang.
38. ConvBERT (từ YituTech) được phát hành với bài báo ConvBERT: Improving BERT with Span-based Dynamic Convolution by Zihang Jiang, Weihao Yu, Daquan Zhou, Yunpeng Chen, Jiashi Feng, Shuicheng Yan.
39. ConvNeXT (từ Facebook AI) được phát hành với bài báo A ConvNet for the 2020s by Zhuang Liu, Hanzi Mao, Chao-Yuan Wu, Christoph Feichtenhofer, Trevor Darrell, Saining Xie.
40. ConvNeXTV2 (từ Facebook AI) được phát hành với bài báo ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders by Sanghyun Woo, Shoubhik Debnath, Ronghang Hu, Xinlei Chen, Zhuang Liu, In So Kweon, Saining Xie.
41. CPM (từ Tsinghua University) được phát hành với bài báo CPM: A Large-scale Generative Chinese Pre-trained Language Model by Zhengyan Zhang, Xu Han, Hao Zhou, Pei Ke, Yuxian Gu, Deming Ye, Yujia Qin, Yusheng Su, Haozhe Ji, Jian Guan, Fanchao Qi, Xiaozhi Wang, Yanan Zheng, Guoyang Zeng, Huanqi Cao, Shengqi Chen, Daixuan Li, Zhenbo Sun, Zhiyuan Liu, Minlie Huang, Wentao Han, Jie Tang, Juanzi Li, Xiaoyan Zhu, Maosong Sun.
42. CPM-Ant (từ OpenBMB) released by the OpenBMB.
43. CTRL (từ Salesforce) được phát hành với bài báo CTRL: A Conditional Transformer Language Model for Controllable Generation by Nitish Shirish Keskar*, Bryan McCann*, Lav R. Varshney, Caiming Xiong and Richard Socher.
44. CvT (từ Microsoft) được phát hành với bài báo CvT: Introducing Convolutions to Vision Transformers by Haiping Wu, Bin Xiao, Noel Codella, Mengchen Liu, Xiyang Dai, Lu Yuan, Lei Zhang.
45. Data2Vec (từ Facebook) được phát hành với bài báo Data2Vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech, Vision and Language by Alexei Baevski, Wei-Ning Hsu, Qiantong Xu, Arun Babu, Jiatao Gu, Michael Auli.
46. DeBERTa (từ Microsoft) được phát hành với bài báo DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention by Pengcheng He, Xiaodong Liu, Jianfeng Gao, Weizhu Chen.
47. DeBERTa-v2 (từ Microsoft) được phát hành với bài báo DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention by Pengcheng He, Xiaodong Liu, Jianfeng Gao, Weizhu Chen.
48. Decision Transformer (từ Berkeley/Facebook/Google) được phát hành với bài báo Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling by Lili Chen, Kevin Lu, Aravind Rajeswaran, Kimin Lee, Aditya Grover, Michael Laskin, Pieter Abbeel, Aravind Srinivas, Igor Mordatch.
49. Deformable DETR (từ SenseTime Research) được phát hành với bài báo Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection by Xizhou Zhu, Weijie Su, Lewei Lu, Bin Li, Xiaogang Wang, Jifeng Dai.
50. DeiT (từ Facebook) được phát hành với bài báo Training data-efficient image transformers & distillation through attention by Hugo Touvron, Matthieu Cord, Matthijs Douze, Francisco Massa, Alexandre Sablayrolles, Hervé Jégou.
51. DePlot (từ Google AI) được phát hành với bài báo DePlot: One-shot visual language reasoning by plot-to-table translation by Fangyu Liu, Julian Martin Eisenschlos, Francesco Piccinno, Syrine Krichene, Chenxi Pang, Kenton Lee, Mandar Joshi, Wenhu Chen, Nigel Collier, Yasemin Altun.
52. Depth Anything (từ University of Hong Kong and TikTok) được phát hành với bài báo Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data by Lihe Yang, Bingyi Kang, Zilong Huang, Xiaogang Xu, Jiashi Feng, Hengshuang Zhao.
53. DETA (từ The University of Texas at Austin) được phát hành với bài báo NMS Strikes Back by Jeffrey Ouyang-Zhang, Jang Hyun Cho, Xingyi Zhou, Philipp Krähenbühl.
54. DETR (từ Facebook) được phát hành với bài báo End-to-End Object Detection with Transformers by Nicolas Carion, Francisco Massa, Gabriel Synnaeve, Nicolas Usunier, Alexander Kirillov, Sergey Zagoruyko.
55. DialoGPT (từ Microsoft Research) được phát hành với bài báo DialoGPT: Large-Scale Generative Pre-training for Conversational Response Generation by Yizhe Zhang, Siqi Sun, Michel Galley, Yen-Chun Chen, Chris Brockett, Xiang Gao, Jianfeng Gao, Jingjing Liu, Bill Dolan.
56. DiNAT (từ SHI Labs) được phát hành với bài báo Dilated Neighborhood Attention Transformer by Ali Hassani and Humphrey Shi.
57. DINOv2 (từ Meta AI) được phát hành với bài báo DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision by Maxime Oquab, Timothée Darcet, Théo Moutakanni, Huy Vo, Marc Szafraniec, Vasil Khalidov, Pierre Fernandez, Daniel Haziza, Francisco Massa, Alaaeldin El-Nouby, Mahmoud Assran, Nicolas Ballas, Wojciech Galuba, Russell Howes, Po-Yao Huang, Shang-Wen Li, Ishan Misra, Michael Rabbat, Vasu Sharma, Gabriel Synnaeve, Hu Xu, Hervé Jegou, Julien Mairal, Patrick Labatut, Armand Joulin, Piotr Bojanowski.
58. DistilBERT (từ HuggingFace), released together with the paper DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter by Victor Sanh, Lysandre Debut and Thomas Wolf. The same method has been applied to compress GPT2 into DistilGPT2, RoBERTa into DistilRoBERTa, Multilingual BERT into DistilmBERT and a German version of DistilBERT.
59. DiT (từ Microsoft Research) được phát hành với bài báo DiT: Self-supervised Pre-training for Document Image Transformer by Junlong Li, Yiheng Xu, Tengchao Lv, Lei Cui, Cha Zhang, Furu Wei.
60. Donut (từ NAVER), released together with the paper OCR-free Document Understanding Transformer by Geewook Kim, Teakgyu Hong, Moonbin Yim, Jeongyeon Nam, Jinyoung Park, Jinyeong Yim, Wonseok Hwang, Sangdoo Yun, Dongyoon Han, Seunghyun Park.
61. DPR (từ Facebook) được phát hành với bài báo Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering by Vladimir Karpukhin, Barlas Oğuz, Sewon Min, Patrick Lewis, Ledell Wu, Sergey Edunov, Danqi Chen, and Wen-tau Yih.
62. DPT (từ Intel Labs) được phát hành với bài báo Vision Transformers for Dense Prediction by René Ranftl, Alexey Bochkovskiy, Vladlen Koltun.
63. EfficientFormer (từ Snap Research) được phát hành với bài báo EfficientFormer: Vision Transformers at MobileNetSpeed by Yanyu Li, Geng Yuan, Yang Wen, Ju Hu, Georgios Evangelidis, Sergey Tulyakov, Yanzhi Wang, Jian Ren.
64. EfficientNet (từ Google Brain) được phát hành với bài báo EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks by Mingxing Tan, Quoc V. Le.
65. ELECTRA (từ Google Research/Stanford University) được phát hành với bài báo ELECTRA: Pre-training text encoders as discriminators rather than generators by Kevin Clark, Minh-Thang Luong, Quoc V. Le, Christopher D. Manning.
66. EnCodec (từ Meta AI) được phát hành với bài báo High Fidelity Neural Audio Compression by Alexandre Défossez, Jade Copet, Gabriel Synnaeve, Yossi Adi.
67. EncoderDecoder (từ Google Research) được phát hành với bài báo Leveraging Pre-trained Checkpoints for Sequence Generation Tasks by Sascha Rothe, Shashi Narayan, Aliaksei Severyn.
68. ERNIE (từ Baidu) được phát hành với bài báo ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration by Yu Sun, Shuohuan Wang, Yukun Li, Shikun Feng, Xuyi Chen, Han Zhang, Xin Tian, Danxiang Zhu, Hao Tian, Hua Wu.
69. ErnieM (từ Baidu) được phát hành với bài báo ERNIE-M: Enhanced Multilingual Representation by Aligning Cross-lingual Semantics with Monolingual Corpora by Xuan Ouyang, Shuohuan Wang, Chao Pang, Yu Sun, Hao Tian, Hua Wu, Haifeng Wang.
70. ESM (từ Meta AI) are transformer protein language models. ESM-1b was được phát hành với bài báo Biological structure and function emerge from scaling unsupervised learning to 250 million protein sequences by Alexander Rives, Joshua Meier, Tom Sercu, Siddharth Goyal, Zeming Lin, Jason Liu, Demi Guo, Myle Ott, C. Lawrence Zitnick, Jerry Ma, and Rob Fergus. ESM-1v was được phát hành với bài báo Language models enable zero-shot prediction of the effects of mutations on protein function by Joshua Meier, Roshan Rao, Robert Verkuil, Jason Liu, Tom Sercu and Alexander Rives. ESM-2 and ESMFold were được phát hành với bài báo Language models of protein sequences at the scale of evolution enable accurate structure prediction by Zeming Lin, Halil Akin, Roshan Rao, Brian Hie, Zhongkai Zhu, Wenting Lu, Allan dos Santos Costa, Maryam Fazel-Zarandi, Tom Sercu, Sal Candido, Alexander Rives.
71. Falcon (từ Technology Innovation Institute) by Almazrouei, Ebtesam and Alobeidli, Hamza and Alshamsi, Abdulaziz and Cappelli, Alessandro and Cojocaru, Ruxandra and Debbah, Merouane and Goffinet, Etienne and Heslow, Daniel and Launay, Julien and Malartic, Quentin and Noune, Badreddine and Pannier, Baptiste and Penedo, Guilherme.
72. FastSpeech2Conformer (từ ESPnet) được phát hành với bài báo Recent Developments On Espnet Toolkit Boosted By Conformer by Pengcheng Guo, Florian Boyer, Xuankai Chang, Tomoki Hayashi, Yosuke Higuchi, Hirofumi Inaguma, Naoyuki Kamo, Chenda Li, Daniel Garcia-Romero, Jiatong Shi, Jing Shi, Shinji Watanabe, Kun Wei, Wangyou Zhang, and Yuekai Zhang.
73. FLAN-T5 (từ Google AI) released in the repository google-research/t5x by Hyung Won Chung, Le Hou, Shayne Longpre, Barret Zoph, Yi Tay, William Fedus, Eric Li, Xuezhi Wang, Mostafa Dehghani, Siddhartha Brahma, Albert Webson, Shixiang Shane Gu, Zhuyun Dai, Mirac Suzgun, Xinyun Chen, Aakanksha Chowdhery, Sharan Narang, Gaurav Mishra, Adams Yu, Vincent Zhao, Yanping Huang, Andrew Dai, Hongkun Yu, Slav Petrov, Ed H. Chi, Jeff Dean, Jacob Devlin, Adam Roberts, Denny Zhou, Quoc V. Le, and Jason Wei
74. FLAN-UL2 (từ Google AI) released in the repository google-research/t5x by Hyung Won Chung, Le Hou, Shayne Longpre, Barret Zoph, Yi Tay, William Fedus, Eric Li, Xuezhi Wang, Mostafa Dehghani, Siddhartha Brahma, Albert Webson, Shixiang Shane Gu, Zhuyun Dai, Mirac Suzgun, Xinyun Chen, Aakanksha Chowdhery, Sharan Narang, Gaurav Mishra, Adams Yu, Vincent Zhao, Yanping Huang, Andrew Dai, Hongkun Yu, Slav Petrov, Ed H. Chi, Jeff Dean, Jacob Devlin, Adam Roberts, Denny Zhou, Quoc V. Le, and Jason Wei
75. FlauBERT (từ CNRS) được phát hành với bài báo FlauBERT: Unsupervised Language Model Pre-training for French by Hang Le, Loïc Vial, Jibril Frej, Vincent Segonne, Maximin Coavoux, Benjamin Lecouteux, Alexandre Allauzen, Benoît Crabbé, Laurent Besacier, Didier Schwab.
76. FLAVA (từ Facebook AI) được phát hành với bài báo FLAVA: A Foundational Language And Vision Alignment Model by Amanpreet Singh, Ronghang Hu, Vedanuj Goswami, Guillaume Couairon, Wojciech Galuba, Marcus Rohrbach, and Douwe Kiela.
77. FNet (từ Google Research) được phát hành với bài báo FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms by James Lee-Thorp, Joshua Ainslie, Ilya Eckstein, Santiago Ontanon.
78. FocalNet (từ Microsoft Research) được phát hành với bài báo Focal Modulation Networks by Jianwei Yang, Chunyuan Li, Xiyang Dai, Lu Yuan, Jianfeng Gao.
79. Funnel Transformer (từ CMU/Google Brain) được phát hành với bài báo Funnel-Transformer: Filtering out Sequential Redundancy for Efficient Language Processing by Zihang Dai, Guokun Lai, Yiming Yang, Quoc V. Le.
80. Fuyu (từ ADEPT) Rohan Bavishi, Erich Elsen, Curtis Hawthorne, Maxwell Nye, Augustus Odena, Arushi Somani, Sağnak Taşırlar. được phát hành với bài báo blog post
81. Gemma (từ Google) được phát hành với bài báo Gemma: Open Models Based on Gemini Technology and Research by the Gemma Google team.
82. GIT (từ Microsoft Research) được phát hành với bài báo GIT: A Generative Image-to-text Transformer for Vision and Language by Jianfeng Wang, Zhengyuan Yang, Xiaowei Hu, Linjie Li, Kevin Lin, Zhe Gan, Zicheng Liu, Ce Liu, Lijuan Wang.
83. GLPN (từ KAIST) được phát hành với bài báo Global-Local Path Networks for Monocular Depth Estimation with Vertical CutDepth by Doyeon Kim, Woonghyun Ga, Pyungwhan Ahn, Donggyu Joo, Sehwan Chun, Junmo Kim.
84. GPT (từ OpenAI) được phát hành với bài báo Improving Language Understanding by Generative Pre-Training by Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim Salimans and Ilya Sutskever.
85. GPT Neo (từ EleutherAI) released in the repository EleutherAI/gpt-neo by Sid Black, Stella Biderman, Leo Gao, Phil Wang and Connor Leahy.
86. GPT NeoX (từ EleutherAI) được phát hành với bài báo GPT-NeoX-20B: An Open-Source Autoregressive Language Model by Sid Black, Stella Biderman, Eric Hallahan, Quentin Anthony, Leo Gao, Laurence Golding, Horace He, Connor Leahy, Kyle McDonell, Jason Phang, Michael Pieler, USVSN Sai Prashanth, Shivanshu Purohit, Laria Reynolds, Jonathan Tow, Ben Wang, Samuel Weinbach
87. GPT NeoX Japanese (từ ABEJA) released by Shinya Otani, Takayoshi Makabe, Anuj Arora, and Kyo Hattori.
88. GPT-2 (từ OpenAI) được phát hành với bài báo Language Models are Unsupervised Multitask Learners by Alec Radford, Jeffrey Wu, Rewon Child, David Luan, Dario Amodei and Ilya Sutskever.
89. GPT-J (từ EleutherAI) released in the repository kingoflolz/mesh-transformer-jax by Ben Wang and Aran Komatsuzaki.
90. GPT-Sw3 (từ AI-Sweden) được phát hành với bài báo Lessons Learned from GPT-SW3: Building the First Large-Scale Generative Language Model for Swedish by Ariel Ekgren, Amaru Cuba Gyllensten, Evangelia Gogoulou, Alice Heiman, Severine Verlinden, Joey Öhman, Fredrik Carlsson, Magnus Sahlgren.
91. GPTBigCode (từ BigCode) được phát hành với bài báo SantaCoder: don't reach for the stars! by Loubna Ben Allal, Raymond Li, Denis Kocetkov, Chenghao Mou, Christopher Akiki, Carlos Munoz Ferrandis, Niklas Muennighoff, Mayank Mishra, Alex Gu, Manan Dey, Logesh Kumar Umapathi, Carolyn Jane Anderson, Yangtian Zi, Joel Lamy Poirier, Hailey Schoelkopf, Sergey Troshin, Dmitry Abulkhanov, Manuel Romero, Michael Lappert, Francesco De Toni, Bernardo García del Río, Qian Liu, Shamik Bose, Urvashi Bhattacharyya, Terry Yue Zhuo, Ian Yu, Paulo Villegas, Marco Zocca, Sourab Mangrulkar, David Lansky, Huu Nguyen, Danish Contractor, Luis Villa, Jia Li, Dzmitry Bahdanau, Yacine Jernite, Sean Hughes, Daniel Fried, Arjun Guha, Harm de Vries, Leandro von Werra.
92. GPTSAN-japanese released in the repository tanreinama/GPTSAN by Toshiyuki Sakamoto(tanreinama).
93. Graphormer (từ Microsoft) được phát hành với bài báo Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation? by Chengxuan Ying, Tianle Cai, Shengjie Luo, Shuxin Zheng, Guolin Ke, Di He, Yanming Shen, Tie-Yan Liu.
94. GroupViT (từ UCSD, NVIDIA) được phát hành với bài báo GroupViT: Semantic Segmentation Emerges from Text Supervision by Jiarui Xu, Shalini De Mello, Sifei Liu, Wonmin Byeon, Thomas Breuel, Jan Kautz, Xiaolong Wang.
95. HerBERT (từ Allegro.pl, AGH University of Science and Technology) được phát hành với bài báo KLEJ: Comprehensive Benchmark for Polish Language Understanding by Piotr Rybak, Robert Mroczkowski, Janusz Tracz, Ireneusz Gawlik.
96. Hubert (từ Facebook) được phát hành với bài báo HuBERT: Self-Supervised Speech Representation Learning by Masked Prediction of Hidden Units by Wei-Ning Hsu, Benjamin Bolte, Yao-Hung Hubert Tsai, Kushal Lakhotia, Ruslan Salakhutdinov, Abdelrahman Mohamed.
97. I-BERT (từ Berkeley) được phát hành với bài báo I-BERT: Integer-only BERT Quantization by Sehoon Kim, Amir Gholami, Zhewei Yao, Michael W. Mahoney, Kurt Keutzer.
98. IDEFICS (từ HuggingFace) được phát hành với bài báo OBELICS: An Open Web-Scale Filtered Dataset of Interleaved Image-Text Documents by Hugo Laurençon, Lucile Saulnier, Léo Tronchon, Stas Bekman, Amanpreet Singh, Anton Lozhkov, Thomas Wang, Siddharth Karamcheti, Alexander M. Rush, Douwe Kiela, Matthieu Cord, Victor Sanh.
99. ImageGPT (từ OpenAI) được phát hành với bài báo Generative Pretraining from Pixels by Mark Chen, Alec Radford, Rewon Child, Jeffrey Wu, Heewoo Jun, David Luan, Ilya Sutskever.
100. Informer (từ Beihang University, UC Berkeley, Rutgers University, SEDD Company) được phát hành với bài báo Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting by Haoyi Zhou, Shanghang Zhang, Jieqi Peng, Shuai Zhang, Jianxin Li, Hui Xiong, and Wancai Zhang.
101. InstructBLIP (từ Salesforce) được phát hành với bài báo InstructBLIP: Towards General-purpose Vision-Language Models with Instruction Tuning by Wenliang Dai, Junnan Li, Dongxu Li, Anthony Meng Huat Tiong, Junqi Zhao, Weisheng Wang, Boyang Li, Pascale Fung, Steven Hoi.
102. Jukebox (từ OpenAI) được phát hành với bài báo Jukebox: A Generative Model for Music by Prafulla Dhariwal, Heewoo Jun, Christine Payne, Jong Wook Kim, Alec Radford, Ilya Sutskever.
103. KOSMOS-2 (từ Microsoft Research Asia) được phát hành với bài báo Kosmos-2: Grounding Multimodal Large Language Models to the World by Zhiliang Peng, Wenhui Wang, Li Dong, Yaru Hao, Shaohan Huang, Shuming Ma, Furu Wei.
104. LayoutLM (từ Microsoft Research Asia) được phát hành với bài báo LayoutLM: Pre-training of Text and Layout for Document Image Understanding by Yiheng Xu, Minghao Li, Lei Cui, Shaohan Huang, Furu Wei, Ming Zhou.
105. LayoutLMv2 (từ Microsoft Research Asia) được phát hành với bài báo LayoutLMv2: Multi-modal Pre-training for Visually-Rich Document Understanding by Yang Xu, Yiheng Xu, Tengchao Lv, Lei Cui, Furu Wei, Guoxin Wang, Yijuan Lu, Dinei Florencio, Cha Zhang, Wanxiang Che, Min Zhang, Lidong Zhou.
106. LayoutLMv3 (từ Microsoft Research Asia) được phát hành với bài báo LayoutLMv3: Pre-training for Document AI with Unified Text and Image Masking by Yupan Huang, Tengchao Lv, Lei Cui, Yutong Lu, Furu Wei.
107. LayoutXLM (từ Microsoft Research Asia) được phát hành với bài báo LayoutXLM: Multimodal Pre-training for Multilingual Visually-rich Document Understanding by Yiheng Xu, Tengchao Lv, Lei Cui, Guoxin Wang, Yijuan Lu, Dinei Florencio, Cha Zhang, Furu Wei.
108. LED (từ AllenAI) được phát hành với bài báo Longformer: The Long-Document Transformer by Iz Beltagy, Matthew E. Peters, Arman Cohan.
109. LeViT (từ Meta AI) được phát hành với bài báo LeViT: A Vision Transformer in ConvNet's Clothing for Faster Inference by Ben Graham, Alaaeldin El-Nouby, Hugo Touvron, Pierre Stock, Armand Joulin, Hervé Jégou, Matthijs Douze.
110. LiLT (từ South China University of Technology) được phát hành với bài báo LiLT: A Simple yet Effective Language-Independent Layout Transformer for Structured Document Understanding by Jiapeng Wang, Lianwen Jin, Kai Ding.
111. LLaMA (từ The FAIR team of Meta AI) được phát hành với bài báo LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models by Hugo Touvron, Thibaut Lavril, Gautier Izacard, Xavier Martinet, Marie-Anne Lachaux, Timothée Lacroix, Baptiste Rozière, Naman Goyal, Eric Hambro, Faisal Azhar, Aurelien Rodriguez, Armand Joulin, Edouard Grave, Guillaume Lample.
112. Llama2 (từ The FAIR team of Meta AI) được phát hành với bài báo Llama2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models by Hugo Touvron, Louis Martin, Kevin Stone, Peter Albert, Amjad Almahairi, Yasmine Babaei, Nikolay Bashlykov, Soumya Batra, Prajjwal Bhargava, Shruti Bhosale, Dan Bikel, Lukas Blecher, Cristian Canton Ferrer, Moya Chen, Guillem Cucurull, David Esiobu, Jude Fernandes, Jeremy Fu, Wenyin Fu, Brian Fuller, Cynthia Gao, Vedanuj Goswami, Naman Goyal, Anthony Hartshorn, Saghar Hosseini, Rui Hou, Hakan Inan, Marcin Kardas, Viktor Kerkez Madian Khabsa, Isabel Kloumann, Artem Korenev, Punit Singh Koura, Marie-Anne Lachaux, Thibaut Lavril, Jenya Lee, Diana Liskovich, Yinghai Lu, Yuning Mao, Xavier Martinet, Todor Mihaylov, Pushka rMishra, Igor Molybog, Yixin Nie, Andrew Poulton, Jeremy Reizenstein, Rashi Rungta, Kalyan Saladi, Alan Schelten, Ruan Silva, Eric Michael Smith, Ranjan Subramanian, Xiaoqing EllenTan, Binh Tang, Ross Taylor, Adina Williams, Jian Xiang Kuan, Puxin Xu, Zheng Yan, Iliyan Zarov, Yuchen Zhang, Angela Fan, Melanie Kambadur, Sharan Narang, Aurelien Rodriguez, Robert Stojnic, Sergey Edunov, Thomas Scialom.
113. LLaVa (từ Microsoft Research & University of Wisconsin-Madison) được phát hành với bài báo Visual Instruction Tuning by Haotian Liu, Chunyuan Li, Yuheng Li and Yong Jae Lee.
114. Longformer (từ AllenAI) được phát hành với bài báo Longformer: The Long-Document Transformer by Iz Beltagy, Matthew E. Peters, Arman Cohan.
115. LongT5 (từ Google AI) được phát hành với bài báo LongT5: Efficient Text-To-Text Transformer for Long Sequences by Mandy Guo, Joshua Ainslie, David Uthus, Santiago Ontanon, Jianmo Ni, Yun-Hsuan Sung, Yinfei Yang.
116. LUKE (từ Studio Ousia) được phát hành với bài báo LUKE: Deep Contextualized Entity Representations with Entity-aware Self-attention by Ikuya Yamada, Akari Asai, Hiroyuki Shindo, Hideaki Takeda, Yuji Matsumoto.
117. LXMERT (từ UNC Chapel Hill) được phát hành với bài báo LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers for Open-Domain Question Answering by Hao Tan and Mohit Bansal.
118. M-CTC-T (từ Facebook) được phát hành với bài báo Pseudo-Labeling For Massively Multilingual Speech Recognition by Loren Lugosch, Tatiana Likhomanenko, Gabriel Synnaeve, and Ronan Collobert.
119. M2M100 (từ Facebook) được phát hành với bài báo Beyond English-Centric Multilingual Machine Translation by Angela Fan, Shruti Bhosale, Holger Schwenk, Zhiyi Ma, Ahmed El-Kishky, Siddharth Goyal, Mandeep Baines, Onur Celebi, Guillaume Wenzek, Vishrav Chaudhary, Naman Goyal, Tom Birch, Vitaliy Liptchinsky, Sergey Edunov, Edouard Grave, Michael Auli, Armand Joulin.
120. MADLAD-400 (từ Google) được phát hành với bài báo MADLAD-400: A Multilingual And Document-Level Large Audited Dataset by Sneha Kudugunta, Isaac Caswell, Biao Zhang, Xavier Garcia, Christopher A. Choquette-Choo, Katherine Lee, Derrick Xin, Aditya Kusupati, Romi Stella, Ankur Bapna, Orhan Firat.
121. Mamba (từ Albert Gu and Tri Dao) được phát hành với bài báo Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces by Albert Gu and Tri Dao.
122. MarianMT Machine translation models trained using OPUS data by Jörg Tiedemann. The Marian Framework is being developed by the Microsoft Translator Team.
123. MarkupLM (từ Microsoft Research Asia) được phát hành với bài báo MarkupLM: Pre-training of Text and Markup Language for Visually-rich Document Understanding by Junlong Li, Yiheng Xu, Lei Cui, Furu Wei.
124. Mask2Former (từ FAIR and UIUC) được phát hành với bài báo Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation by Bowen Cheng, Ishan Misra, Alexander G. Schwing, Alexander Kirillov, Rohit Girdhar.
125. MaskFormer (từ Meta and UIUC) được phát hành với bài báo Per-Pixel Classification is Not All You Need for Semantic Segmentation by Bowen Cheng, Alexander G. Schwing, Alexander Kirillov.
126. MatCha (từ Google AI) được phát hành với bài báo MatCha: Enhancing Visual Language Pretraining with Math Reasoning and Chart Derendering by Fangyu Liu, Francesco Piccinno, Syrine Krichene, Chenxi Pang, Kenton Lee, Mandar Joshi, Yasemin Altun, Nigel Collier, Julian Martin Eisenschlos.
127. mBART (từ Facebook) được phát hành với bài báo Multilingual Denoising Pre-training for Neural Machine Translation by Yinhan Liu, Jiatao Gu, Naman Goyal, Xian Li, Sergey Edunov, Marjan Ghazvininejad, Mike Lewis, Luke Zettlemoyer.
128. mBART-50 (từ Facebook) được phát hành với bài báo Multilingual Translation with Extensible Multilingual Pretraining and Finetuning by Yuqing Tang, Chau Tran, Xian Li, Peng-Jen Chen, Naman Goyal, Vishrav Chaudhary, Jiatao Gu, Angela Fan.
129. MEGA (từ Meta/USC/CMU/SJTU) được phát hành với bài báo Mega: Moving Average Equipped Gated Attention by Xuezhe Ma, Chunting Zhou, Xiang Kong, Junxian He, Liangke Gui, Graham Neubig, Jonathan May, and Luke Zettlemoyer.
130. Megatron-BERT (từ NVIDIA) được phát hành với bài báo Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism by Mohammad Shoeybi, Mostofa Patwary, Raul Puri, Patrick LeGresley, Jared Casper and Bryan Catanzaro.
131. Megatron-GPT2 (từ NVIDIA) được phát hành với bài báo Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism by Mohammad Shoeybi, Mostofa Patwary, Raul Puri, Patrick LeGresley, Jared Casper and Bryan Catanzaro.
132. MGP-STR (từ Alibaba Research) được phát hành với bài báo Multi-Granularity Prediction for Scene Text Recognition by Peng Wang, Cheng Da, and Cong Yao.
133. Mistral (từ Mistral AI) by The Mistral AI team: Albert Jiang, Alexandre Sablayrolles, Arthur Mensch, Chris Bamford, Devendra Singh Chaplot, Diego de las Casas, Florian Bressand, Gianna Lengyel, Guillaume Lample, Lélio Renard Lavaud, Lucile Saulnier, Marie-Anne Lachaux, Pierre Stock, Teven Le Scao, Thibaut Lavril, Thomas Wang, Timothée Lacroix, William El Sayed.
134. Mixtral (từ Mistral AI) by The Mistral AI team: Albert Jiang, Alexandre Sablayrolles, Arthur Mensch, Chris Bamford, Devendra Singh Chaplot, Diego de las Casas, Florian Bressand, Gianna Lengyel, Guillaume Lample, Lélio Renard Lavaud, Lucile Saulnier, Marie-Anne Lachaux, Pierre Stock, Teven Le Scao, Thibaut Lavril, Thomas Wang, Timothée Lacroix, William El Sayed.
135. mLUKE (từ Studio Ousia) được phát hành với bài báo mLUKE: The Power of Entity Representations in Multilingual Pretrained Language Models by Ryokan Ri, Ikuya Yamada, and Yoshimasa Tsuruoka.
136. MMS (từ Facebook) được phát hành với bài báo Scaling Speech Technology to 1,000+ Languages by Vineel Pratap, Andros Tjandra, Bowen Shi, Paden Tomasello, Arun Babu, Sayani Kundu, Ali Elkahky, Zhaoheng Ni, Apoorv Vyas, Maryam Fazel-Zarandi, Alexei Baevski, Yossi Adi, Xiaohui Zhang, Wei-Ning Hsu, Alexis Conneau, Michael Auli.
137. MobileBERT (từ CMU/Google Brain) được phát hành với bài báo MobileBERT: a Compact Task-Agnostic BERT for Resource-Limited Devices by Zhiqing Sun, Hongkun Yu, Xiaodan Song, Renjie Liu, Yiming Yang, and Denny Zhou.
138. MobileNetV1 (từ Google Inc.) được phát hành với bài báo MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications by Andrew G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andreetto, Hartwig Adam.
139. MobileNetV2 (từ Google Inc.) được phát hành với bài báo MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks by Mark Sandler, Andrew Howard, Menglong Zhu, Andrey Zhmoginov, Liang-Chieh Chen.
140. MobileViT (từ Apple) được phát hành với bài báo MobileViT: Light-weight, General-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer by Sachin Mehta and Mohammad Rastegari.
141. MobileViTV2 (từ Apple) được phát hành với bài báo Separable Self-attention for Mobile Vision Transformers by Sachin Mehta and Mohammad Rastegari.
142. MPNet (từ Microsoft Research) được phát hành với bài báo MPNet: Masked and Permuted Pre-training for Language Understanding by Kaitao Song, Xu Tan, Tao Qin, Jianfeng Lu, Tie-Yan Liu.
143. MPT (từ MosaiML) released with the repository llm-foundry by the MosaicML NLP Team.
144. MRA (từ the University of Wisconsin - Madison) được phát hành với bài báo Multi Resolution Analysis (MRA) for Approximate Self-Attention by Zhanpeng Zeng, Sourav Pal, Jeffery Kline, Glenn M Fung, Vikas Singh.
145. MT5 (từ Google AI) được phát hành với bài báo mT5: A massively multilingual pre-trained text-to-text transformer by Linting Xue, Noah Constant, Adam Roberts, Mihir Kale, Rami Al-Rfou, Aditya Siddhant, Aditya Barua, Colin Raffel.
146. MusicGen (từ Meta) được phát hành với bài báo Simple and Controllable Music Generation by Jade Copet, Felix Kreuk, Itai Gat, Tal Remez, David Kant, Gabriel Synnaeve, Yossi Adi and Alexandre Défossez.
147. MusicGen Melody (từ Meta) được phát hành với bài báo Simple and Controllable Music Generation by Jade Copet, Felix Kreuk, Itai Gat, Tal Remez, David Kant, Gabriel Synnaeve, Yossi Adi and Alexandre Défossez.
148. MVP (từ RUC AI Box) được phát hành với bài báo MVP: Multi-task Supervised Pre-training for Natural Language Generation by Tianyi Tang, Junyi Li, Wayne Xin Zhao and Ji-Rong Wen.
149. NAT (từ SHI Labs) được phát hành với bài báo Neighborhood Attention Transformer by Ali Hassani, Steven Walton, Jiachen Li, Shen Li, and Humphrey Shi.
150. Nezha (từ Huawei Noah’s Ark Lab) được phát hành với bài báo NEZHA: Neural Contextualized Representation for Chinese Language Understanding by Junqiu Wei, Xiaozhe Ren, Xiaoguang Li, Wenyong Huang, Yi Liao, Yasheng Wang, Jiashu Lin, Xin Jiang, Xiao Chen and Qun Liu.
151. NLLB (từ Meta) được phát hành với bài báo No Language Left Behind: Scaling Human-Centered Machine Translation by the NLLB team.
152. NLLB-MOE (từ Meta) được phát hành với bài báo No Language Left Behind: Scaling Human-Centered Machine Translation by the NLLB team.
153. Nougat (từ Meta AI) được phát hành với bài báo Nougat: Neural Optical Understanding for Academic Documents by Lukas Blecher, Guillem Cucurull, Thomas Scialom, Robert Stojnic.
154. Nyströmformer (từ the University of Wisconsin - Madison) được phát hành với bài báo Nyströmformer: A Nyström-Based Algorithm for Approximating Self-Attention by Yunyang Xiong, Zhanpeng Zeng, Rudrasis Chakraborty, Mingxing Tan, Glenn Fung, Yin Li, Vikas Singh.
155. OneFormer (từ SHI Labs) được phát hành với bài báo OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation by Jitesh Jain, Jiachen Li, MangTik Chiu, Ali Hassani, Nikita Orlov, Humphrey Shi.
156. OpenLlama (từ s-JoL) released on GitHub (now removed).
157. OPT (từ Meta AI) được phát hành với bài báo OPT: Open Pre-trained Transformer Language Models by Susan Zhang, Stephen Roller, Naman Goyal, Mikel Artetxe, Moya Chen, Shuohui Chen et al.
158. OWL-ViT (từ Google AI) được phát hành với bài báo Simple Open-Vocabulary Object Detection with Vision Transformers by Matthias Minderer, Alexey Gritsenko, Austin Stone, Maxim Neumann, Dirk Weissenborn, Alexey Dosovitskiy, Aravindh Mahendran, Anurag Arnab, Mostafa Dehghani, Zhuoran Shen, Xiao Wang, Xiaohua Zhai, Thomas Kipf, and Neil Houlsby.
159. OWLv2 (từ Google AI) được phát hành với bài báo Scaling Open-Vocabulary Object Detection by Matthias Minderer, Alexey Gritsenko, Neil Houlsby.
160. PatchTSMixer (từ IBM Research) được phát hành với bài báo TSMixer: Lightweight MLP-Mixer Model for Multivariate Time Series Forecasting by Vijay Ekambaram, Arindam Jati, Nam Nguyen, Phanwadee Sinthong, Jayant Kalagnanam.
161. PatchTST (từ IBM) được phát hành với bài báo A Time Series is Worth 64 Words: Long-term Forecasting with Transformers by Yuqi Nie, Nam H. Nguyen, Phanwadee Sinthong, Jayant Kalagnanam.
162. Pegasus (từ Google) được phát hành với bài báo PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization by Jingqing Zhang, Yao Zhao, Mohammad Saleh and Peter J. Liu.
163. PEGASUS-X (từ Google) được phát hành với bài báo Investigating Efficiently Extending Transformers for Long Input Summarization by Jason Phang, Yao Zhao, and Peter J. Liu.
164. Perceiver IO (từ Deepmind) được phát hành với bài báo Perceiver IO: A General Architecture for Structured Inputs & Outputs by Andrew Jaegle, Sebastian Borgeaud, Jean-Baptiste Alayrac, Carl Doersch, Catalin Ionescu, David Ding, Skanda Koppula, Daniel Zoran, Andrew Brock, Evan Shelhamer, Olivier Hénaff, Matthew M. Botvinick, Andrew Zisserman, Oriol Vinyals, João Carreira.
165. Persimmon (từ ADEPT) released in a blog post by Erich Elsen, Augustus Odena, Maxwell Nye, Sağnak Taşırlar, Tri Dao, Curtis Hawthorne, Deepak Moparthi, Arushi Somani.
166. Phi (từ Microsoft) được phát hành với bài báos - Textbooks Are All You Need by Suriya Gunasekar, Yi Zhang, Jyoti Aneja, Caio César Teodoro Mendes, Allie Del Giorno, Sivakanth Gopi, Mojan Javaheripi, Piero Kauffmann, Gustavo de Rosa, Olli Saarikivi, Adil Salim, Shital Shah, Harkirat Singh Behl, Xin Wang, Sébastien Bubeck, Ronen Eldan, Adam Tauman Kalai, Yin Tat Lee and Yuanzhi Li, Textbooks Are All You Need II: phi-1.5 technical report by Yuanzhi Li, Sébastien Bubeck, Ronen Eldan, Allie Del Giorno, Suriya Gunasekar and Yin Tat Lee.
167. PhoBERT (từ VinAI Research) được phát hành với bài báo PhoBERT: Pre-trained language models for Vietnamese by Dat Quoc Nguyen and Anh Tuan Nguyen.
168. Pix2Struct (từ Google) được phát hành với bài báo Pix2Struct: Screenshot Parsing as Pretraining for Visual Language Understanding by Kenton Lee, Mandar Joshi, Iulia Turc, Hexiang Hu, Fangyu Liu, Julian Eisenschlos, Urvashi Khandelwal, Peter Shaw, Ming-Wei Chang, Kristina Toutanova.
169. PLBart (từ UCLA NLP) được phát hành với bài báo Unified Pre-training for Program Understanding and Generation by Wasi Uddin Ahmad, Saikat Chakraborty, Baishakhi Ray, Kai-Wei Chang.
170. PoolFormer (từ Sea AI Labs) được phát hành với bài báo MetaFormer is Actually What You Need for Vision by Yu, Weihao and Luo, Mi and Zhou, Pan and Si, Chenyang and Zhou, Yichen and Wang, Xinchao and Feng, Jiashi and Yan, Shuicheng.
171. Pop2Piano được phát hành với bài báo Pop2Piano : Pop Audio-based Piano Cover Generation by Jongho Choi and Kyogu Lee.
172. ProphetNet (từ Microsoft Research) được phát hành với bài báo ProphetNet: Predicting Future N-gram for Sequence-to-Sequence Pre-training by Yu Yan, Weizhen Qi, Yeyun Gong, Dayiheng Liu, Nan Duan, Jiusheng Chen, Ruofei Zhang and Ming Zhou.
173. PVT (từ Nanjing University, The University of Hong Kong etc.) được phát hành với bài báo Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions by Wenhai Wang, Enze Xie, Xiang Li, Deng-Ping Fan, Kaitao Song, Ding Liang, Tong Lu, Ping Luo, Ling Shao.
174. PVTv2 (từ Shanghai AI Laboratory, Nanjing University, The University of Hong Kong etc.) được phát hành với bài báo PVT v2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer by Wenhai Wang, Enze Xie, Xiang Li, Deng-Ping Fan, Kaitao Song, Ding Liang, Tong Lu, Ping Luo, Ling Shao.
175. QDQBert (từ NVIDIA) được phát hành với bài báo Integer Quantization for Deep Learning Inference: Principles and Empirical Evaluation by Hao Wu, Patrick Judd, Xiaojie Zhang, Mikhail Isaev and Paulius Micikevicius.
176. Qwen2 (từ the Qwen team, Alibaba Group) được phát hành với bài báo Qwen Technical Report by Jinze Bai, Shuai Bai, Yunfei Chu, Zeyu Cui, Kai Dang, Xiaodong Deng, Yang Fan, Wenbin Ge, Yu Han, Fei Huang, Binyuan Hui, Luo Ji, Mei Li, Junyang Lin, Runji Lin, Dayiheng Liu, Gao Liu, Chengqiang Lu, Keming Lu, Jianxin Ma, Rui Men, Xingzhang Ren, Xuancheng Ren, Chuanqi Tan, Sinan Tan, Jianhong Tu, Peng Wang, Shijie Wang, Wei Wang, Shengguang Wu, Benfeng Xu, Jin Xu, An Yang, Hao Yang, Jian Yang, Shusheng Yang, Yang Yao, Bowen Yu, Hongyi Yuan, Zheng Yuan, Jianwei Zhang, Xingxuan Zhang, Yichang Zhang, Zhenru Zhang, Chang Zhou, Jingren Zhou, Xiaohuan Zhou and Tianhang Zhu.
177. RAG (từ Facebook) được phát hành với bài báo Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks by Patrick Lewis, Ethan Perez, Aleksandara Piktus, Fabio Petroni, Vladimir Karpukhin, Naman Goyal, Heinrich Küttler, Mike Lewis, Wen-tau Yih, Tim Rocktäschel, Sebastian Riedel, Douwe Kiela.
178. REALM (từ Google Research) được phát hành với bài báo REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training by Kelvin Guu, Kenton Lee, Zora Tung, Panupong Pasupat and Ming-Wei Chang.
179. Reformer (từ Google Research) được phát hành với bài báo Reformer: The Efficient Transformer by Nikita Kitaev, Łukasz Kaiser, Anselm Levskaya.
180. RegNet (từ META Platforms) được phát hành với bài báo Designing Network Design Space by Ilija Radosavovic, Raj Prateek Kosaraju, Ross Girshick, Kaiming He, Piotr Dollár.
181. RemBERT (từ Google Research) được phát hành với bài báo Rethinking embedding coupling in pre-trained language models by Hyung Won Chung, Thibault Févry, Henry Tsai, M. Johnson, Sebastian Ruder.
182. ResNet (từ Microsoft Research) được phát hành với bài báo Deep Residual Learning for Image Recognition by Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun.
183. RoBERTa (từ Facebook), released together with the paper RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach by Yinhan Liu, Myle Ott, Naman Goyal, Jingfei Du, Mandar Joshi, Danqi Chen, Omer Levy, Mike Lewis, Luke Zettlemoyer, Veselin Stoyanov.
184. RoBERTa-PreLayerNorm (từ Facebook) được phát hành với bài báo fairseq: A Fast, Extensible Toolkit for Sequence Modeling by Myle Ott, Sergey Edunov, Alexei Baevski, Angela Fan, Sam Gross, Nathan Ng, David Grangier, Michael Auli.
185. RoCBert (từ WeChatAI) được phát hành với bài báo RoCBert: Robust Chinese Bert with Multimodal Contrastive Pretraining by HuiSu, WeiweiShi, XiaoyuShen, XiaoZhou, TuoJi, JiaruiFang, JieZhou.
186. RoFormer (từ ZhuiyiTechnology), released together with the paper RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding by Jianlin Su and Yu Lu and Shengfeng Pan and Bo Wen and Yunfeng Liu.
187. RWKV (từ Bo Peng), released on this repo by Bo Peng.
188. SeamlessM4T (từ Meta AI) được phát hành với bài báo SeamlessM4T — Massively Multilingual & Multimodal Machine Translation by the Seamless Communication team.
189. SeamlessM4Tv2 (từ Meta AI) được phát hành với bài báo Seamless: Multilingual Expressive and Streaming Speech Translation by the Seamless Communication team.
190. SegFormer (từ NVIDIA) được phát hành với bài báo SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers by Enze Xie, Wenhai Wang, Zhiding Yu, Anima Anandkumar, Jose M. Alvarez, Ping Luo.
191. SegGPT (từ Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI) được phát hành với bài báo SegGPT: Segmenting Everything In Context by Xinlong Wang, Xiaosong Zhang, Yue Cao, Wen Wang, Chunhua Shen, Tiejun Huang.
192. Segment Anything (từ Meta AI) được phát hành với bài báo Segment Anything by Alexander Kirillov, Eric Mintun, Nikhila Ravi, Hanzi Mao, Chloe Rolland, Laura Gustafson, Tete Xiao, Spencer Whitehead, Alex Berg, Wan-Yen Lo, Piotr Dollar, Ross Girshick.
193. SEW (từ ASAPP) được phát hành với bài báo Performance-Efficiency Trade-offs in Unsupervised Pre-training for Speech Recognition by Felix Wu, Kwangyoun Kim, Jing Pan, Kyu Han, Kilian Q. Weinberger, Yoav Artzi.
194. SEW-D (từ ASAPP) được phát hành với bài báo Performance-Efficiency Trade-offs in Unsupervised Pre-training for Speech Recognition by Felix Wu, Kwangyoun Kim, Jing Pan, Kyu Han, Kilian Q. Weinberger, Yoav Artzi.
195. SigLIP (từ Google AI) được phát hành với bài báo Sigmoid Loss for Language Image Pre-Training by Xiaohua Zhai, Basil Mustafa, Alexander Kolesnikov, Lucas Beyer.
196. SpeechT5 (từ Microsoft Research) được phát hành với bài báo SpeechT5: Unified-Modal Encoder-Decoder Pre-Training for Spoken Language Processing by Junyi Ao, Rui Wang, Long Zhou, Chengyi Wang, Shuo Ren, Yu Wu, Shujie Liu, Tom Ko, Qing Li, Yu Zhang, Zhihua Wei, Yao Qian, Jinyu Li, Furu Wei.
197. SpeechToTextTransformer (từ Facebook), released together with the paper fairseq S2T: Fast Speech-to-Text Modeling with fairseq by Changhan Wang, Yun Tang, Xutai Ma, Anne Wu, Dmytro Okhonko, Juan Pino.
198. SpeechToTextTransformer2 (từ Facebook), released together with the paper Large-Scale Self- and Semi-Supervised Learning for Speech Translation by Changhan Wang, Anne Wu, Juan Pino, Alexei Baevski, Michael Auli, Alexis Conneau.
199. Splinter (từ Tel Aviv University), released together with the paper Few-Shot Question Answering by Pretraining Span Selection by Ori Ram, Yuval Kirstain, Jonathan Berant, Amir Globerson, Omer Levy.
200. SqueezeBERT (từ Berkeley) được phát hành với bài báo SqueezeBERT: What can computer vision teach NLP about efficient neural networks? by Forrest N. Iandola, Albert E. Shaw, Ravi Krishna, and Kurt W. Keutzer.
201. StableLm (từ Stability AI) được phát hành với bài báo StableLM 3B 4E1T (Technical Report) by Jonathan Tow, Marco Bellagente, Dakota Mahan, Carlos Riquelme Ruiz, Duy Phung, Maksym Zhuravinskyi, Nathan Cooper, Nikhil Pinnaparaju, Reshinth Adithyan, and James Baicoianu.
202. Starcoder2 (từ BigCode team) được phát hành với bài báo StarCoder 2 and The Stack v2: The Next Generation by Anton Lozhkov, Raymond Li, Loubna Ben Allal, Federico Cassano, Joel Lamy-Poirier, Nouamane Tazi, Ao Tang, Dmytro Pykhtar, Jiawei Liu, Yuxiang Wei, Tianyang Liu, Max Tian, Denis Kocetkov, Arthur Zucker, Younes Belkada, Zijian Wang, Qian Liu, Dmitry Abulkhanov, Indraneil Paul, Zhuang Li, Wen-Ding Li, Megan Risdal, Jia Li, Jian Zhu, Terry Yue Zhuo, Evgenii Zheltonozhskii, Nii Osae Osae Dade, Wenhao Yu, Lucas Krauß, Naman Jain, Yixuan Su, Xuanli He, Manan Dey, Edoardo Abati, Yekun Chai, Niklas Muennighoff, Xiangru Tang, Muhtasham Oblokulov, Christopher Akiki, Marc Marone, Chenghao Mou, Mayank Mishra, Alex Gu, Binyuan Hui, Tri Dao, Armel Zebaze, Olivier Dehaene, Nicolas Patry, Canwen Xu, Julian McAuley, Han Hu, Torsten Scholak, Sebastien Paquet, Jennifer Robinson, Carolyn Jane Anderson, Nicolas Chapados, Mostofa Patwary, Nima Tajbakhsh, Yacine Jernite, Carlos Muñoz Ferrandis, Lingming Zhang, Sean Hughes, Thomas Wolf, Arjun Guha, Leandro von Werra, and Harm de Vries.
203. SuperPoint (từ MagicLeap) được phát hành với bài báo SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description by Daniel DeTone, Tomasz Malisiewicz and Andrew Rabinovich.
204. SwiftFormer (từ MBZUAI) được phát hành với bài báo SwiftFormer: Efficient Additive Attention for Transformer-based Real-time Mobile Vision Applications by Abdelrahman Shaker, Muhammad Maaz, Hanoona Rasheed, Salman Khan, Ming-Hsuan Yang, Fahad Shahbaz Khan.
205. Swin Transformer (từ Microsoft) được phát hành với bài báo Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows by Ze Liu, Yutong Lin, Yue Cao, Han Hu, Yixuan Wei, Zheng Zhang, Stephen Lin, Baining Guo.
206. Swin Transformer V2 (từ Microsoft) được phát hành với bài báo Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution by Ze Liu, Han Hu, Yutong Lin, Zhuliang Yao, Zhenda Xie, Yixuan Wei, Jia Ning, Yue Cao, Zheng Zhang, Li Dong, Furu Wei, Baining Guo.
207. Swin2SR (từ University of Würzburg) được phát hành với bài báo Swin2SR: SwinV2 Transformer for Compressed Image Super-Resolution and Restoration by Marcos V. Conde, Ui-Jin Choi, Maxime Burchi, Radu Timofte.
208. SwitchTransformers (từ Google) được phát hành với bài báo Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity by William Fedus, Barret Zoph, Noam Shazeer.
209. T5 (từ Google AI) được phát hành với bài báo Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer by Colin Raffel and Noam Shazeer and Adam Roberts and Katherine Lee and Sharan Narang and Michael Matena and Yanqi Zhou and Wei Li and Peter J. Liu.
210. T5v1.1 (từ Google AI) released in the repository google-research/text-to-text-transfer-transformer by Colin Raffel and Noam Shazeer and Adam Roberts and Katherine Lee and Sharan Narang and Michael Matena and Yanqi Zhou and Wei Li and Peter J. Liu.
211. Table Transformer (từ Microsoft Research) được phát hành với bài báo PubTables-1M: Towards Comprehensive Table Extraction From Unstructured Documents by Brandon Smock, Rohith Pesala, Robin Abraham.
212. TAPAS (từ Google AI) được phát hành với bài báo TAPAS: Weakly Supervised Table Parsing via Pre-training by Jonathan Herzig, Paweł Krzysztof Nowak, Thomas Müller, Francesco Piccinno and Julian Martin Eisenschlos.
213. TAPEX (từ Microsoft Research) được phát hành với bài báo TAPEX: Table Pre-training via Learning a Neural SQL Executor by Qian Liu, Bei Chen, Jiaqi Guo, Morteza Ziyadi, Zeqi Lin, Weizhu Chen, Jian-Guang Lou.
214. Time Series Transformer (từ HuggingFace).
215. TimeSformer (từ Facebook) được phát hành với bài báo Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding? by Gedas Bertasius, Heng Wang, Lorenzo Torresani.
216. Trajectory Transformer (từ the University of California at Berkeley) được phát hành với bài báo Offline Reinforcement Learning as One Big Sequence Modeling Problem by Michael Janner, Qiyang Li, Sergey Levine
217. Transformer-XL (từ Google/CMU) được phát hành với bài báo Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context by Zihang Dai*, Zhilin Yang*, Yiming Yang, Jaime Carbonell, Quoc V. Le, Ruslan Salakhutdinov.
218. TrOCR (từ Microsoft), released together with the paper TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-trained Models by Minghao Li, Tengchao Lv, Lei Cui, Yijuan Lu, Dinei Florencio, Cha Zhang, Zhoujun Li, Furu Wei.
219. TVLT (từ UNC Chapel Hill) được phát hành với bài báo TVLT: Textless Vision-Language Transformer by Zineng Tang, Jaemin Cho, Yixin Nie, Mohit Bansal.
220. TVP (từ Intel) được phát hành với bài báo Text-Visual Prompting for Efficient 2D Temporal Video Grounding by Yimeng Zhang, Xin Chen, Jinghan Jia, Sijia Liu, Ke Ding.
221. UDOP (từ Microsoft Research) được phát hành với bài báo Unifying Vision, Text, and Layout for Universal Document Processing by Zineng Tang, Ziyi Yang, Guoxin Wang, Yuwei Fang, Yang Liu, Chenguang Zhu, Michael Zeng, Cha Zhang, Mohit Bansal.
222. UL2 (từ Google Research) được phát hành với bài báo Unifying Language Learning Paradigms by Yi Tay, Mostafa Dehghani, Vinh Q. Tran, Xavier Garcia, Dara Bahri, Tal Schuster, Huaixiu Steven Zheng, Neil Houlsby, Donald Metzler
223. UMT5 (từ Google Research) được phát hành với bài báo UniMax: Fairer and More Effective Language Sampling for Large-Scale Multilingual Pretraining by Hyung Won Chung, Xavier Garcia, Adam Roberts, Yi Tay, Orhan Firat, Sharan Narang, Noah Constant.
224. UniSpeech (từ Microsoft Research) được phát hành với bài báo UniSpeech: Unified Speech Representation Learning with Labeled and Unlabeled Data by Chengyi Wang, Yu Wu, Yao Qian, Kenichi Kumatani, Shujie Liu, Furu Wei, Michael Zeng, Xuedong Huang.
225. UniSpeechSat (từ Microsoft Research) được phát hành với bài báo UNISPEECH-SAT: UNIVERSAL SPEECH REPRESENTATION LEARNING WITH SPEAKER AWARE PRE-TRAINING by Sanyuan Chen, Yu Wu, Chengyi Wang, Zhengyang Chen, Zhuo Chen, Shujie Liu, Jian Wu, Yao Qian, Furu Wei, Jinyu Li, Xiangzhan Yu.
226. UnivNet (từ Kakao Corporation) được phát hành với bài báo UnivNet: A Neural Vocoder with Multi-Resolution Spectrogram Discriminators for High-Fidelity Waveform Generation by Won Jang, Dan Lim, Jaesam Yoon, Bongwan Kim, and Juntae Kim.
227. UPerNet (từ Peking University) được phát hành với bài báo Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding by Tete Xiao, Yingcheng Liu, Bolei Zhou, Yuning Jiang, Jian Sun.
228. VAN (từ Tsinghua University and Nankai University) được phát hành với bài báo Visual Attention Network by Meng-Hao Guo, Cheng-Ze Lu, Zheng-Ning Liu, Ming-Ming Cheng, Shi-Min Hu.
229. VideoMAE (từ Multimedia Computing Group, Nanjing University) được phát hành với bài báo VideoMAE: Masked Autoencoders are Data-Efficient Learners for Self-Supervised Video Pre-Training by Zhan Tong, Yibing Song, Jue Wang, Limin Wang.
230. ViLT (từ NAVER AI Lab/Kakao Enterprise/Kakao Brain) được phát hành với bài báo ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision by Wonjae Kim, Bokyung Son, Ildoo Kim.
231. VipLlava (từ University of Wisconsin–Madison) được phát hành với bài báo Making Large Multimodal Models Understand Arbitrary Visual Prompts by Mu Cai, Haotian Liu, Siva Karthik Mustikovela, Gregory P. Meyer, Yuning Chai, Dennis Park, Yong Jae Lee.
232. Vision Transformer (ViT) (từ Google AI) được phát hành với bài báo An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale by Alexey Dosovitskiy, Lucas Beyer, Alexander Kolesnikov, Dirk Weissenborn, Xiaohua Zhai, Thomas Unterthiner, Mostafa Dehghani, Matthias Minderer, Georg Heigold, Sylvain Gelly, Jakob Uszkoreit, Neil Houlsby.
233. VisualBERT (từ UCLA NLP) được phát hành với bài báo VisualBERT: A Simple and Performant Baseline for Vision and Language by Liunian Harold Li, Mark Yatskar, Da Yin, Cho-Jui Hsieh, Kai-Wei Chang.
234. ViT Hybrid (từ Google AI) được phát hành với bài báo An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale by Alexey Dosovitskiy, Lucas Beyer, Alexander Kolesnikov, Dirk Weissenborn, Xiaohua Zhai, Thomas Unterthiner, Mostafa Dehghani, Matthias Minderer, Georg Heigold, Sylvain Gelly, Jakob Uszkoreit, Neil Houlsby.
235. VitDet (từ Meta AI) được phát hành với bài báo Exploring Plain Vision Transformer Backbones for Object Detection by Yanghao Li, Hanzi Mao, Ross Girshick, Kaiming He.
236. ViTMAE (từ Meta AI) được phát hành với bài báo Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners by Kaiming He, Xinlei Chen, Saining Xie, Yanghao Li, Piotr Dollár, Ross Girshick.
237. ViTMatte (từ HUST-VL) được phát hành với bài báo ViTMatte: Boosting Image Matting with Pretrained Plain Vision Transformers by Jingfeng Yao, Xinggang Wang, Shusheng Yang, Baoyuan Wang.
238. ViTMSN (từ Meta AI) được phát hành với bài báo Masked Siamese Networks for Label-Efficient Learning by Mahmoud Assran, Mathilde Caron, Ishan Misra, Piotr Bojanowski, Florian Bordes, Pascal Vincent, Armand Joulin, Michael Rabbat, Nicolas Ballas.
239. VITS (từ Kakao Enterprise) được phát hành với bài báo Conditional Variational Autoencoder with Adversarial Learning for End-to-End Text-to-Speech by Jaehyeon Kim, Jungil Kong, Juhee Son.
240. ViViT (từ Google Research) được phát hành với bài báo ViViT: A Video Vision Transformer by Anurag Arnab, Mostafa Dehghani, Georg Heigold, Chen Sun, Mario Lučić, Cordelia Schmid.
241. Wav2Vec2 (từ Facebook AI) được phát hành với bài báo wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations by Alexei Baevski, Henry Zhou, Abdelrahman Mohamed, Michael Auli.
242. Wav2Vec2-BERT (từ Meta AI) được phát hành với bài báo Seamless: Multilingual Expressive and Streaming Speech Translation by the Seamless Communication team.
243. Wav2Vec2-Conformer (từ Facebook AI) được phát hành với bài báo FAIRSEQ S2T: Fast Speech-to-Text Modeling with FAIRSEQ by Changhan Wang, Yun Tang, Xutai Ma, Anne Wu, Sravya Popuri, Dmytro Okhonko, Juan Pino.
244. Wav2Vec2Phoneme (từ Facebook AI) được phát hành với bài báo Simple and Effective Zero-shot Cross-lingual Phoneme Recognition by Qiantong Xu, Alexei Baevski, Michael Auli.
245. WavLM (từ Microsoft Research) được phát hành với bài báo WavLM: Large-Scale Self-Supervised Pre-Training for Full Stack Speech Processing by Sanyuan Chen, Chengyi Wang, Zhengyang Chen, Yu Wu, Shujie Liu, Zhuo Chen, Jinyu Li, Naoyuki Kanda, Takuya Yoshioka, Xiong Xiao, Jian Wu, Long Zhou, Shuo Ren, Yanmin Qian, Yao Qian, Jian Wu, Michael Zeng, Furu Wei.
246. Whisper (từ OpenAI) được phát hành với bài báo Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision by Alec Radford, Jong Wook Kim, Tao Xu, Greg Brockman, Christine McLeavey, Ilya Sutskever.
247. X-CLIP (từ Microsoft Research) được phát hành với bài báo Expanding Language-Image Pretrained Models for General Video Recognition by Bolin Ni, Houwen Peng, Minghao Chen, Songyang Zhang, Gaofeng Meng, Jianlong Fu, Shiming Xiang, Haibin Ling.
248. X-MOD (từ Meta AI) được phát hành với bài báo Lifting the Curse of Multilinguality by Pre-training Modular Transformers by Jonas Pfeiffer, Naman Goyal, Xi Lin, Xian Li, James Cross, Sebastian Riedel, Mikel Artetxe.
249. XGLM (từ Facebook AI) được phát hành với bài báo Few-shot Learning with Multilingual Language Models by Xi Victoria Lin, Todor Mihaylov, Mikel Artetxe, Tianlu Wang, Shuohui Chen, Daniel Simig, Myle Ott, Naman Goyal, Shruti Bhosale, Jingfei Du, Ramakanth Pasunuru, Sam Shleifer, Punit Singh Koura, Vishrav Chaudhary, Brian O'Horo, Jeff Wang, Luke Zettlemoyer, Zornitsa Kozareva, Mona Diab, Veselin Stoyanov, Xian Li.
250. XLM (từ Facebook) released together with the paper Cross-lingual Language Model Pretraining by Guillaume Lample and Alexis Conneau.
251. XLM-ProphetNet (từ Microsoft Research) được phát hành với bài báo ProphetNet: Predicting Future N-gram for Sequence-to-Sequence Pre-training by Yu Yan, Weizhen Qi, Yeyun Gong, Dayiheng Liu, Nan Duan, Jiusheng Chen, Ruofei Zhang and Ming Zhou.
252. XLM-RoBERTa (từ Facebook AI), released together with the paper Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale by Alexis Conneau*, Kartikay Khandelwal*, Naman Goyal, Vishrav Chaudhary, Guillaume Wenzek, Francisco Guzmán, Edouard Grave, Myle Ott, Luke Zettlemoyer and Veselin Stoyanov.
253. XLM-RoBERTa-XL (từ Facebook AI), released together with the paper Larger-Scale Transformers for Multilingual Masked Language Modeling by Naman Goyal, Jingfei Du, Myle Ott, Giri Anantharaman, Alexis Conneau.
254. XLM-V (từ Meta AI) được phát hành với bài báo XLM-V: Overcoming the Vocabulary Bottleneck in Multilingual Masked Language Models by Davis Liang, Hila Gonen, Yuning Mao, Rui Hou, Naman Goyal, Marjan Ghazvininejad, Luke Zettlemoyer, Madian Khabsa.
255. XLNet (từ Google/CMU) được phát hành với bài báo XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding by Zhilin Yang*, Zihang Dai*, Yiming Yang, Jaime Carbonell, Ruslan Salakhutdinov, Quoc V. Le.
256. XLS-R (từ Facebook AI) được phát hành với bài báo XLS-R: Self-supervised Cross-lingual Speech Representation Learning at Scale by Arun Babu, Changhan Wang, Andros Tjandra, Kushal Lakhotia, Qiantong Xu, Naman Goyal, Kritika Singh, Patrick von Platen, Yatharth Saraf, Juan Pino, Alexei Baevski, Alexis Conneau, Michael Auli.
257. XLSR-Wav2Vec2 (từ Facebook AI) được phát hành với bài báo Unsupervised Cross-Lingual Representation Learning For Speech Recognition by Alexis Conneau, Alexei Baevski, Ronan Collobert, Abdelrahman Mohamed, Michael Auli.
258. YOLOS (từ Huazhong University of Science & Technology) được phát hành với bài báo You Only Look at One Sequence: Rethinking Transformer in Vision through Object Detection by Yuxin Fang, Bencheng Liao, Xinggang Wang, Jiemin Fang, Jiyang Qi, Rui Wu, Jianwei Niu, Wenyu Liu.
259. YOSO (từ the University of Wisconsin - Madison) được phát hành với bài báo You Only Sample (Almost) Once: Linear Cost Self-Attention Via Bernoulli Sampling by Zhanpeng Zeng, Yunyang Xiong, Sathya N. Ravi, Shailesh Acharya, Glenn Fung, Vikas Singh.
260. Muốn đóng góp một mô hình mới? Chúng tôi đã thêm một hướng dẫn chi tiết và mẫu để hướng dẫn bạn trong quá trình thêm một mô hình mới. Bạn có thể tìm thấy chúng trong thư mục templates của kho lưu trữ. Hãy chắc chắn kiểm tra hướng dẫn đóng góp và liên hệ với người duy trì hoặc mở một vấn đề để thu thập phản hồi trước khi bắt đầu PR của bạn.

Để kiểm tra xem mỗi mô hình có một phiên bản thực hiện trong Flax, PyTorch hoặc TensorFlow, hoặc có một tokenizer liên quan được hỗ trợ bởi thư viện 🤗 Tokenizers, vui lòng tham khảo bảng này.

Những phiên bản này đã được kiểm tra trên một số tập dữ liệu (xem các tập lệnh ví dụ) và nên tương đương với hiệu suất của các phiên bản gốc. Bạn có thể tìm thấy thêm thông tin về hiệu suất trong phần Ví dụ của tài liệu.

Tìm hiểu thêm

Phần	Mô tả
Tài liệu	Toàn bộ tài liệu API và hướng dẫn
Tóm tắt nhiệm vụ	Các nhiệm vụ được hỗ trợ bởi 🤗 Transformers
Hướng dẫn tiền xử lý	Sử dụng lớp Tokenizer để chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình
Huấn luyện và điều chỉnh	Sử dụng các mô hình được cung cấp bởi 🤗 Transformers trong vòng lặp huấn luyện PyTorch/TensorFlow và API Trainer
Hướng dẫn nhanh: Điều chỉnh/sử dụng các kịch bản	Các kịch bản ví dụ để điều chỉnh mô hình trên nhiều nhiệm vụ khác nhau
Chia sẻ và tải lên mô hình	Tải lên và chia sẻ các mô hình đã điều chỉnh của bạn với cộng đồng

Trích dẫn

Bây giờ chúng ta có một bài báo mà bạn có thể trích dẫn cho thư viện 🤗 Transformers:

@inproceedings{wolf-etal-2020-transformers,
    title = "Transformers: State-of-the-Art Natural Language Processing",
    author = "Thomas Wolf and Lysandre Debut and Victor Sanh and Julien Chaumond and Clement Delangue and Anthony Moi and Pierric Cistac and Tim Rault and Rémi Louf and Morgan Funtowicz and Joe Davison and Sam Shleifer and Patrick von Platen and Clara Ma and Yacine Jernite and Julien Plu and Canwen Xu and Teven Le Scao and Sylvain Gugger and Mariama Drame and Quentin Lhoest and Alexander M. Rush",
    booktitle = "Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: System Demonstrations",
    month = oct,
    year = "2020",
    address = "Online",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-demos.6",
    pages = "38--45"
}