提供中文 BERT-wwm 系列预训练模型，用全词掩码技术提升中文 NLP 任务效果，可直接加载微调。

基于 VITS2 骨干网络和多语言 BERT 的语音合成模型，能生成自然度较高的多语种语音，适合做 TTS 训练与推理。

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。

用 BERT 句向量加 c-TF-IDF 做主题建模，生成的主题可解释性强，适合从大量文本里快速挖掘和归类话题。

把 BERT 现代化改造：通过架构升级和规模扩展提升长文本理解与嵌入质量，适合做检索、分类和向量化任务。

韩语版 BERT 预训练模型，基于 PyTorch 和 Transformers，可直接加载做韩语文本分类、情感分析等下游任务的微调。

用 PyTorch 复现 bert4keras 风格的 Transformer 实现，支持 BERT、LLaMA、ChatGLM 等模型，方便做 NLP 训练与推理。

用 Go 写的轻量级 GPU 资源管理器，控制哪些应用能占用 GPU、何时占用以及如何交接，适合本地跑多个 LLM 推理服务时排队调度。

HuggingFace Transformers 库的实战教程合集，用 Jupyter Notebook 演示 BERT、GPT-2、LayoutLM、ViT 等模型的微调与推理，适合边跑边学。

用 Rust 实现的高性能分词器库，支持 BERT、GPT 等主流模型，兼顾研究实验与生产部署，解决文本预处理速度慢、跨语言调用不便的问题。

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。

把文本转成向量矩阵的中文文本表征工具，内置 Word2Vec、Sentence-BERT、CoSENT 等模型，开箱即用做文本相似度计算与语义检索。

面向中文 NLP 的大模型实战代码库，覆盖数据准备、模型训练与推理全流程，含 BERT、ChatGLM、LLaMA 等示例，适合直接上手跑通中文大模型任务。

基于 Spark 的分布式 NLP 库，把 BERT、LLM、ONNX 等模型封装成可直接调用的流水线，在集群上批量做命名实体识别、分词、翻译等任务。

面向文本嵌入、重排、CLIP、CLAP 和 ColPali 模型的高吞吐低延迟推理服务引擎，适合把向量化和重排模型部署成线上 API。

中文语言理解测评基准，提供数据集、基线模型、预训练模型和排行榜，用于统一评估中文 NLU 模型能力。

统一封装 LoRA、Adapter 等参数高效微调方法的 PyTorch 库，兼容 Hugging Face Transformers，让大模型微调只需改几行代码。

Efficient Retrieval Augmentation and Generation Framework

把 BERT 等预训练上下文向量和传统主题模型结合，用来在多种语言上抽取更连贯的主题，适合文本挖掘和主题分析。

给 AI Agent 用的开源语义搜索工具，用 ColBERT 向量嵌入替代关键词匹配，让 Agent 按语义而非字面检索本地内容。

基于 PyTorch 的 Transformers 库入门教程，手把手演示文本分类、NER、问答、摘要等常见 NLP 任务的训练与微调流程。

飞桨生态下的模型压缩与架构搜索库，提供剪枝、量化、蒸馏和 NAS 等能力，帮你在部署前把深度模型压小提速。

追踪 NLP、知识图谱与大模型 Agent 的前沿进展，汇总相关研究与应用实践，适合想跟进这些方向的技术人系统学习。

统一 RAG 检索环节的微调工具，覆盖 Embedding、ColBERT 和 ReRanker 三类模型，省去分别搭训练流程的麻烦。

从 NLP 基础一路讲到 LLM 微调与部署的算法全栈教程，覆盖 BERT、LLaMA、LoRA 等内容，适合系统入门大模型。

面向 OpenVINO 推理的神经网络压缩框架，提供量化、剪枝和混合精度训练，把模型压小提速后再部署。

提供模糊字符串匹配、分组和评估的 Python 库，支持编辑距离、TF-IDF 和 BERT 嵌入等多种相似度算法，适合做实体对齐和文本去重。

轻量级多模态模型库，能同时理解多语言文本和图像，速度比 OpenAI CLIP 和 LLaVA 快 5 倍，适合做图文检索和内容生成。

汇总 Transformer 自然语言处理模型的论文、视频、博客、官方代码和 Colab 笔记本，方便快速查找和上手各类预训练模型。

MindSpore 官方的大模型实战课程，带你从 BERT、GPT 一路动手实现到 ChatGLM、LLaMA2，适合系统学习大模型原理与训练推理。

《Transformers for NLP and Computer Vision》第三版配套代码，用 Jupyter Notebook 演示 BERT、CLIP、DALL·E 3、GPT-4o、Gemini 等模型在 NLP、视觉和 RAG 任务中的实战用法。

用 Go 写的嵌入式向量检索库，底层调 llama.cpp 做语义向量和相似度搜索，适合直接在 Go 服务里加语义搜索能力，不用另起向量数据库。

一个支持持续学习的自适应文本分类系统，能在数据分布变化时增量更新模型而不遗忘旧知识，适合动态场景下的分类任务。

用 TensorFlow/Keras 串联从文本预处理到 BERT、GPT、LLM 下游任务的实战教程，覆盖 NER、LoRA、DPO 等，适合系统学习 NLP 建模流程。

汇集大语言模型自定义训练与推理的教程、最佳实践和可直接运行的代码，基于 HuggingFace 和 Transformers，帮开发者快速上手 BERT 等模型的微调与部署。

《大型语言模型快速入门指南》配套代码仓库，用 Jupyter Notebook 演示 LLM 使用、提示工程、智能体、模型蒸馏等实操，适合上手大模型开发。