L'organisation tatsu-lab dispose d'une présence publique sur GitHub avec plusieurs dépôts partagés, principalement en Python et Jupyter Notebook. Parmi ses projets notables, on trouve stanford_alpaca, un modèle d'apprentissage automatique, ainsi qu'alpaca_eval, un évaluateur automatique pour les modèles linguistiques. Ces dépôts reflètent un engagement envers l'innovation dans le domaine de l'intelligence artificielle.
Code and documentation to train Stanford's Alpaca models, and generate the data.
An automatic evaluator for instruction-following language models. Human-validated, high-quality, cheap, and fast.
A simulation framework for RLHF and alternatives. Develop your RLHF method without collecting human data.
GPT4 based personalized ArXiv paper assistant bot
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Align your LM to express calibrated verbal statements of confidence in its long-form generations.
Code Release for "On the Inductive Bias of Masked Language Modeling: From Statistical to Syntactic Dependencies"
Fast ImageNet training code with FFCV
Tatsu-lab développe des projets axés sur l'intelligence artificielle, avec des dépôts tels que stanford_alpaca et alpaca_eval. Ces projets visent à améliorer les méthodes d'apprentissage machine et à fournir des outils pour l'évaluation des modèles linguistiques.
Tatsu-lab utilise principalement Python et Jupyter Notebook pour ses projets. Ces langages sont adaptés pour le développement d'outils d'apprentissage automatique et d'évaluateurs de modèles, facilitant ainsi la recherche et l'innovation dans ce domaine.
Oui, tous les dépôts de tatsu-lab sur GitHub sont publics. Cela permet à la communauté de consulter, d'utiliser et de contribuer aux projets, favorisant ainsi la collaboration et l'ouverture dans le développement de l'intelligence artificielle.
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