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CLIP 视觉语言工具
clip
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
105
CLIP 借助预训练对比模型,在零样本图像分类、语义匹配、图像搜索和内容审核等视觉语言场景中无需微调即可部署。
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TorchTitan 分布式预训练
distributed-llm-pretraining-torchtitan
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
59
基于 PyTorch 的 TorchTitan 实现 4D 并行(FSDP2/TP/PP/CP),支持 8~512+ GPU、Float8、编译优化与分布式检查点,用于 Llama 3.1、DeepSeek V3 或自定义大模型的预训练。
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GRPO强化学习微调
grpo-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
494
提供基于TRL的GRPO/RLHF训练实战经验,包含数据集预处理、奖励函数设计与结构化输出指导,适合需多目标对齐且缺乏偏好对的数据场景。
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大型语言模型(LLM)实现与训练
implementing-llms-litgpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
252
LitGPT提供了一个用于实现和训练超过20种前沿大型语言模型(如Llama, Gemma, Mistral)的工具。它支持完整的微调(Fine-tuning)、高效的LoRA适配以及从零开始的预训练流程。适用于需要清晰模型结构、学术理解或生产级部署的开发者。
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长上下文扩展技术
long-context
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
226
通过 RoPE、YaRN、ALiBi 和位置插值等技术扩展 transformer 的上下文窗口,便于处理 32k-128k+ 令牌长文档、延长预训练模型的上下文能力,并实现更高效的位置编码与外推策略。
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PyTorch模型因果干预
pyvene-interventions
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
148
pyvene是一个用于在PyTorch模型上执行因果干预的声明式框架。它支持激活打补丁、因果追踪(ROME风格)和交替干预训练等高级实验。适用于需要测试模型因果假设、深入理解模型组件工作机制或确保可复现性的AI研究场景。
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句向量嵌入框架
sentence-transformers
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
203
Sentence Transformers 提供 5000+ 预训练模型,可生成句、文本与图像嵌入,支持 RAG、语义搜索、聚类、多语言与多模态,适合本地生产环境使用。
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分子机器学习工具集
deepchem
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
179
DeepChem 是面向化学与生物的 Python 机器学习库,提供分子特征化、数据加载、拆分和模型训练能力,可快速用于属性、毒性、蛋白质或材料性质预测。
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治疗数据共享平台
pytdc
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
232
提供面向治疗学的 AI 准备药物发现数据集(ADME、毒性、DTI、DDI、分子生成),包含标准化评估、scaffold 拆分与分子预测器,帮助科研人员训练、对比、优化疗法 ML 模型。
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预训练Transformer模型
transformers
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
142
用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务,并提供模型微调和部署的完整流程,适用于构建专业级的AI应用。
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1
语言
简体中文
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