提供文本嵌入与重排模型，用于语义检索和 RAG 场景，把文档和查询转成向量并做相关性排序。

一站式大模型训练框架，支持 600+ 纯文本大模型和 300+ 多模态大模型的 CPT、SFT、DPO、GRPO 等训练，可用 LoRA 等 PEFT 方式或全参数微调。

面向 AI 应用的文档处理与 RAG 框架，把私有数据接入大模型，支持构建检索增强、智能体和多智能体应用。

基于飞桨的 NLP 与大模型开发库，提供丰富模型库，覆盖 BERT、ERNIE、LLaMA 等，支持分布式训练、压缩和文档智能等任务。

Llama 官方示例手册，手把手教你在推理、微调、RAG 等场景中落地 Llama 系列模型，并覆盖多家云服务商的端到端方案。

OpenAI API 的官方示例与实战指南合集，用 Jupyter Notebook 演示对话、嵌入、微调等常见用法，帮你快速上手并解决实际调用中的问题。

基于 PyTorch 的轻量级 NLP 框架，几行代码就能完成命名实体识别、词性标注、语义角色标注等序列标注任务的训练与微调。

用微信聊天记录微调大模型，打造说话像你、记得你的个人 AI 分身，支持接入 Telegram 等聊天平台。

在 LLaMA/Alpaca 基础上扩充中文词表并做中文增量预训练，提供可本地 CPU/GPU 部署的中文大模型及 LoRA 微调、量化方案。

基于 PyTorch 的说话人日志神经网络组件库，提供语音活动检测、说话人变化检测、重叠语音检测和说话人嵌入等预训练模块，方便搭建说话人分离与识别流程。

工业级零样本语音合成系统，只需几秒参考音频就能克隆音色并跨语种合成，兼顾可控性与推理效率。

RWKV 是一种兼具 RNN 与 Transformer 优势的语言模型架构，支持像 GPT 一样并行训练，推理时线性时间、常量显存、无限上下文，无需 KV 缓存。

ERNIE 4.5 系列大模型与配套的工业级开发工具包 ERNIEKit，基于 PaddlePaddle，支持大语言模型和多模态模型的训练、微调与推理部署。

用 PyTorch 实现的 Vision Transformer（ViT），只需一个 Transformer 编码器就能在图像分类任务上达到 SOTA，代码简洁易读，适合快速复现和二次开发。

在 Jupyter 里交互式可视化 BERT、GPT-2、RoBERTa 等 Transformer 模型的注意力权重，帮助理解模型内部机制。

开源实现的 CLIP 多模态模型，提供图像-文本对比学习训练与预训练权重，支持零样本图像分类和跨模态检索。

中文版 CLIP 预训练模型，支持中文图文跨模态检索和表征生成，可直接用于图文匹配、零样本分类等任务。