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「text」の検索結果

39 件
すべてarxivgithubhuggingface実装あり
githubGitHubあり2026-09-10

unsloth — Local UI to run and train LLMs and diffusion models. Supports GGUF, MLX, Qwen3.8, DeepSeek-V4, MiniMax-H3, Gemma 4, FLUX and more.

Unsloth Studioは、オープンモデルのトレーニングと実行を支援するWebUIです。このライブラリは、Gemma4、Qwen3.5などのオープンモデルのテストとトレーニングを支援するために使われます。

自然言語処理大規模言語モデル生成画像テキスト
用途
オープンモデルのトレーニングと実行
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-09-10

sglang — SGLang is a high-performance serving framework for large language models and multimodal models.

SGLangは、大規模言語モデルのサービングフレームワークです。このライブラリは、高性能なサービスフレームワークで、大規模言語モデルのサービングをサポートしています。

深層学習Transformer画像テキストマルチモーダル
用途
大規模言語モデルのサービングフレームワーク
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-09-10

unstructured — Convert documents to structured data effortlessly. Unstructured is open-source ETL solution for transforming complex documents into clean, structured formats for language models. Visit our website to learn more about our enterprise grade Platform product for production grade workflows, partitioning, enrichments, chunking and embedding.

ドキュメントを構造化するために使えるオープンソースのETLソリューション。

表形式向き自然言語処理大規模言語モデル画像テキスト表形式
用途
ドキュメントの構造化
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-09-09

transformers — 🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.

🤗 Transformersは、テキスト・ビジョン・音声など複雑なモデル定義をサポートするフレームワークで、インフェレンスターやトレーニングに使用できる。

深層学習Transformer分類テキスト音声
用途
機械学習モデル定義
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-09-09

paperless-ngx — A community-supported supercharged document management system: scan, index and archive all your documents

paperless-ngxは、コミュニティによってサポートされたスーパーチャージドのドキュメント管理システムで、ドキュメントのスキャン・インデックス・アーカイブが可能である。

自然言語処理大規模言語モデル分類テキスト
用途
ドキュメント管理
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-09-09

ai-agent-book — 《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》（李博杰 著）开源主仓库：全书正文、编译版 PDF 与按章配套代码

この論文では、現在のVision-Language-Benchmark（VLB）を超える、MLLMがアクティブな観察を実演できるようにするためのバenchmark、ActiveVisionを提案する。このActiveVi

自然言語処理大規模言語モデルテキストマルチモーダル
用途
弁論の実際的な対象を形成するためにAIが活用される
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-09-09

MOVA — A foundation model that generates synchronized video and audio in a single model

統計チャートの生成は、タブラーのデータから生成することが難しい。新しい作成フローでは、データのスクリーン、プロット提案、コード生成、レンダリング、検証による改良が含まれる。

自然言語処理ファインチューニング生成テキスト音声
用途
可視化された統計チャートの生成
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-09-09

presidio — An open-source framework for detecting, redacting, masking, and anonymizing sensitive data (PII) across text, images, and structured data. Supports NLP, pattern matching, and customizable pipelines.

presidioは、テキスト、画像、構造化データを含む敏感データを検出、削除、マスク、アノニマイズするオープンソースフレームワークです。自然言語処理、パターンマッチング、カスタマイズ可能なパイプラインをサポートします。

表形式向き深層学習Transformer分類検出画像
用途
データのプライバシーを保護する
難易度
Easy
コスト
Low
→
githubGitHubあり2026-09-02

VoxCPM — VoxCPM2: Tokenizer-Free TTS for Multilingual Speech Generation, Creative Voice Design, and True-to-Life Cloning

マルチラギングスピーチ生成やクリエイティブボイスデザイン、ルートライフクライミングなど、テクスチャファリーTTSの最新技術を実現するためのフレームワークです。

生成AI音声・音楽生成生成テキスト音声
用途
マルチラギングスピーチ生成
難易度
Easy
コスト
Medium
→
githubGitHubあり2026-08-28

Causal-Forcing — [ICML 2026] Official codebase for "Causal Forcing: Autoregressive Diffusion Distillation Done Right for High-Quality Real-Time Interactive Video Generation" & Causal Forcing++

この論文では、Causal-Forcing: Autoregressive Diffusion Distillation Done Right for High-Quality Real-Time Interactive

品質予測/異常検知深層学習軽量化・量子化生成テキスト動画
用途
高品質のビデオ生成を実現する。
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-08-28

trafilatura — Python & Command-line tool to gather text and metadata on the Web: Crawling, scraping, extraction, output as CSV, JSON, HTML, MD, TXT, XML

trafilaturaはPythonとコマンドラインツールで、Webからテキストとメタデータを取得して、CSV、JSON、HTML、MD、TXT、XML形式で出力を提供します。

表形式向き自然言語処理大規模言語モデルテキスト
用途
Web上から情報を取得してテキスト抽出する
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-08-26

vowpal_wabbit — Vowpal Wabbit is a machine learning system which pushes the frontier of machine learning with techniques such as online, hashing, allreduce, reductions, learning2search, active, and interactive learning.

Vowpal Wabbitは、機械学習を進歩させるためのオンライン学習、ハッシュ、reduceなどの強力なアルゴリズムを含むシステムです。その結果、さまざまな問題に応じて、高品質な解決策を提供できます。

強化学習テキスト
用途
強い機械学習アルゴリズムを実行し複雑な問題を解決するためのシステム
難易度
Easy
コスト
Medium
→
githubGitHubあり2026-08-24

simple-csc — This repository provides an implementation of "A Simple yet Effective Training-free Prompt-free Approach to Chinese Spelling Correction Based on Large Language Models" and "A Training-free LLM-based Approach to General Chinese Character Error Correction".

This repository provides an implementation of "A Simple yet Effective Training-free Prompt-free Approach to Ch

自然言語処理大規模言語モデルテキスト
用途
実装・検証基盤
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-08-21

aarambh-studio — 🦀 Decoder-only LLM built from scratch in pure Rust using Candle — no Python, no PyTorch. Gated DeltaNet + sparse attention, fine-grained MoE, native video/document understanding, long-horizon tool agents, quantization-aware training. Scales: Tiny (25M) to Large (1.3B).

Rust言語でCandleライブラリを利用して、PythonやPyTorchを使用せずにDecoder-only LLMを自作した。

深層学習軽量化・量子化テキスト動画マルチモーダル
用途
Decoder-only LLMをビルドする
難易度
Easy
コスト
High
→