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Apprentissage automatique de pointe pour JAX, PyTorch et TensorFlow

🤗 Transformers fournit des milliers de modèles pré-entraînés pour effectuer des tâches sur différentes modalités telles que le texte, la vision et l'audio.

Ces modèles peuvent être appliqués à :

• 📝 Texte, pour des tâches telles que la classification de texte, l'extraction d'informations, la réponse aux questions, le résumé, la traduction et la génération de texte, dans plus de 100 langues.
• 🖼️ Images, pour des tâches telles que la classification d'images, la détection d'objets et la segmentation.
• 🗣️ Audio, pour des tâches telles que la reconnaissance vocale et la classification audio.

Les modèles de transformer peuvent également effectuer des tâches sur plusieurs modalités combinées, telles que la réponse aux questions sur des tableaux, la reconnaissance optique de caractères, l'extraction d'informations à partir de documents numérisés, la classification vidéo et la réponse aux questions visuelles.

🤗 Transformers fournit des API pour télécharger et utiliser rapidement ces modèles pré-entraînés sur un texte donné, les affiner sur vos propres ensembles de données, puis les partager avec la communauté sur notre hub de modèles. En même temps, chaque module Python définissant une architecture est complètement indépendant et peut être modifié pour permettre des expériences de recherche rapides.

🤗 Transformers est soutenu par les trois bibliothèques d'apprentissage profond les plus populaires — Jax, PyTorch et TensorFlow — avec une intégration transparente entre eux. Il est facile de former vos modèles avec l'un avant de les charger pour l'inférence avec l'autre.

Démos en ligne

Vous pouvez tester la plupart de nos modèles directement sur leurs pages du hub de modèles. Nous proposons également l'hébergement privé de modèles, le versionning et une API d'inférence pour des modèles publics et privés.

Voici quelques exemples :

En traitement du langage naturel :

• Complétion de mots masqués avec BERT
• Reconnaissance d'entités nommées avec Electra
• Génération de texte avec GPT-2
• Inférence de langage naturel avec RoBERTa
• Résumé avec BART
• Réponse aux questions avec DistilBERT
• Traduction avec T5

En vision par ordinateur :

• Classification d'images avec ViT
• Détection d'objets avec DETR
• Segmentation sémantique avec SegFormer
• Segmentation panoptique avec MaskFormer
• Estimation de profondeur avec DPT
• Classification vidéo avec VideoMAE
• Segmentation universelle avec OneFormer

En audio :

• Reconnaissance automatique de la parole avec Wav2Vec2
• Spotting de mots-clés avec Wav2Vec2
• Classification audio avec Audio Spectrogram Transformer

Dans les tâches multimodales :

• Réponses aux questions sur table avec TAPAS
• Réponses aux questions visuelles avec ViLT
• Classification d'images sans étiquette avec CLIP
• Réponses aux questions sur les documents avec LayoutLM
• Classification vidéo sans étiquette avec X-CLIP

100 projets utilisant Transformers

Transformers est plus qu'une boîte à outils pour utiliser des modèles pré-entraînés : c'est une communauté de projets construits autour de lui et du Hub Hugging Face. Nous voulons que Transformers permette aux développeurs, chercheurs, étudiants, professeurs, ingénieurs et à quiconque d'imaginer et de réaliser leurs projets de rêve.

Afin de célébrer les 100 000 étoiles de transformers, nous avons décidé de mettre en avant la communauté et avons créé la page awesome-transformers qui répertorie 100 projets incroyables construits autour de transformers.

Si vous possédez ou utilisez un projet que vous pensez devoir figurer dans la liste, veuillez ouvrir une pull request pour l'ajouter !

Si vous recherchez un support personnalisé de la part de l'équipe Hugging Face

Tour rapide

Pour utiliser immédiatement un modèle sur une entrée donnée (texte, image, audio,...), nous fournissons l'API pipeline. Les pipelines regroupent un modèle pré-entraîné avec la préparation des données qui a été utilisée lors de l'entraînement de ce modèle. Voici comment utiliser rapidement un pipeline pour classer des textes en positif ou négatif :

>>> from transformers import pipeline

# Allouer un pipeline pour l'analyse de sentiment
>>> classifieur = pipeline('sentiment-analysis')
>>> classifieur("Nous sommes très heureux d'introduire le pipeline dans le référentiel transformers.")
[{'label': 'POSITIF', 'score': 0.9996980428695679}]

La deuxième ligne de code télécharge et met en cache le modèle pré-entraîné utilisé par le pipeline, tandis que la troisième l'évalue sur le texte donné. Ici, la réponse est "positive" avec une confiance de 99,97%.

De nombreuses tâches ont une pipeline pré-entraîné prêt à l'emploi, en NLP, mais aussi en vision par ordinateur et en parole. Par exemple, nous pouvons facilement extraire les objets détectés dans une image :

>>> import requests
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import pipeline

# Télécharger une image avec de jolis chats
>>> url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/coco_sample.png"
>>> donnees_image = requests.get(url, stream=True).raw
>>> image = Image.open(donnees_image)

# Allouer un pipeline pour la détection d'objets
>>> detecteur_objets = pipeline('object-detection')
>>> detecteur_objets(image)
[{'score': 0.9982201457023621,
  'label': 'télécommande',
  'box': {'xmin': 40, 'ymin': 70, 'xmax': 175, 'ymax': 117}},
 {'score': 0.9960021376609802,
  'label': 'télécommande',
  'box': {'xmin': 333, 'ymin': 72, 'xmax': 368, 'ymax': 187}},
 {'score': 0.9954745173454285,
  'label': 'canapé',
  'box': {'xmin': 0, 'ymin': 1, 'xmax': 639, 'ymax': 473}},
 {'score': 0.9988006353378296,
  'label': 'chat',
  'box': {'xmin': 13, 'ymin': 52, 'xmax': 314, 'ymax': 470}},
 {'score': 0.9986783862113953,
  'label': 'chat',
  'box': {'xmin': 345, 'ymin': 23, 'xmax': 640, 'ymax': 368}}]

Ici, nous obtenons une liste d'objets détectés dans l'image, avec une boîte entourant l'objet et un score de confiance. Voici l'image originale à gauche, avec les prédictions affichées à droite :

Vous pouvez en savoir plus sur les tâches supportées par l'API pipeline dans ce tutoriel.

En plus de pipeline, pour télécharger et utiliser n'importe lequel des modèles pré-entraînés sur votre tâche donnée, il suffit de trois lignes de code. Voici la version PyTorch :

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
>>> model = AutoModel.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")

inputs = tokenizer("Bonjour le monde !", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

Et voici le code équivalent pour TensorFlow :

from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
model = TFAutoModel.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")

inputs = tokenizer("Bonjour le monde !", return_tensors="tf")
outputs = model(**inputs)

Le tokenizer est responsable de toutes les étapes de prétraitement que le modèle préentraîné attend et peut être appelé directement sur une seule chaîne de caractères (comme dans les exemples ci-dessus) ou sur une liste. Il produira un dictionnaire que vous pouvez utiliser dans votre code ou simplement passer directement à votre modèle en utilisant l'opérateur de déballage **.

Le modèle lui-même est un module nn.Module PyTorch ou un modèle tf.keras.Model TensorFlow (selon votre backend) que vous pouvez utiliser comme d'habitude. Ce tutoriel explique comment intégrer un tel modèle dans une boucle d'entraînement classique PyTorch ou TensorFlow, ou comment utiliser notre API Trainer pour affiner rapidement sur un nouvel ensemble de données.

Pourquoi devrais-je utiliser transformers ?

1. Des modèles de pointe faciles à utiliser :

   • Hautes performances en compréhension et génération de langage naturel, en vision par ordinateur et en tâches audio.
   • Faible barrière à l'entrée pour les éducateurs et les praticiens.
   • Peu d'abstractions visibles pour l'utilisateur avec seulement trois classes à apprendre.
   • Une API unifiée pour utiliser tous nos modèles préentraînés.

2. Coûts informatiques réduits, empreinte carbone plus petite :

   • Les chercheurs peuvent partager des modèles entraînés au lieu de toujours les réentraîner.
   • Les praticiens peuvent réduire le temps de calcul et les coûts de production.
   • Des dizaines d'architectures avec plus de 400 000 modèles préentraînés dans toutes les modalités.

3. Choisissez le bon framework pour chaque partie de la vie d'un modèle :

   • Entraînez des modèles de pointe en 3 lignes de code.
   • Trasnférer un seul modèle entre les frameworks TF2.0/PyTorch/JAX à volonté.
   • Choisissez facilement le bon framework pour l'entraînement, l'évaluation et la production.

4. Personnalisez facilement un modèle ou un exemple selon vos besoins :

   • Nous fournissons des exemples pour chaque architecture afin de reproduire les résultats publiés par ses auteurs originaux.
   • Les détails internes du modèle sont exposés de manière aussi cohérente que possible.
   • Les fichiers de modèle peuvent être utilisés indépendamment de la bibliothèque pour des expériences rapides.

Pourquoi ne devrais-je pas utiliser transformers ?

• Cette bibliothèque n'est pas une boîte à outils modulaire de blocs de construction pour les réseaux neuronaux. Le code dans les fichiers de modèle n'est pas refactored avec des abstractions supplémentaires à dessein, afin que les chercheurs puissent itérer rapidement sur chacun des modèles sans plonger dans des abstractions/fichiers supplémentaires.
• L'API d'entraînement n'est pas destinée à fonctionner avec n'importe quel modèle, mais elle est optimisée pour fonctionner avec les modèles fournis par la bibliothèque. Pour des boucles génériques d'apprentissage automatique, vous devriez utiliser une autre bibliothèque (éventuellement, Accelerate).
• Bien que nous nous efforcions de présenter autant de cas d'utilisation que possible, les scripts de notre dossier d'exemples ne sont que cela : des exemples. Il est prévu qu'ils ne fonctionnent pas immédiatement sur votre problème spécifique et que vous devrez probablement modifier quelques lignes de code pour les adapter à vos besoins.

Installation

Avec pip

Ce référentiel est testé sur Python 3.8+, Flax 0.4.1+, PyTorch 1.11+ et TensorFlow 2.6+.

Vous devriez installer 🤗 Transformers dans un environnement virtuel. Si vous n'êtes pas familier avec les environnements virtuels Python, consultez le guide utilisateur.

D'abord, créez un environnement virtuel avec la version de Python que vous allez utiliser et activez-le.

Ensuite, vous devrez installer au moins l'un de Flax, PyTorch ou TensorFlow. Veuillez vous référer à la page d'installation de TensorFlow, de PyTorch et/ou de Flax et Jax pour connaître la commande d'installation spécifique à votre plateforme.

Lorsqu'un de ces backends est installé, 🤗 Transformers peut être installé avec pip comme suit :

pip install transformers

Si vous souhaitez jouer avec les exemples ou avez besoin de la dernière version du code et ne pouvez pas attendre une nouvelle version, vous devez installer la bibliothèque à partir de la source.

Avec conda

🤗 Transformers peut être installé avec conda comme suit :

conda install conda-forge::transformers

NOTE: L'installation de transformers depuis le canal huggingface est obsolète.

Suivez les pages d'installation de Flax, PyTorch ou TensorFlow pour voir comment les installer avec conda.

NOTE: Sur Windows, on peut vous demander d'activer le mode développeur pour bénéficier de la mise en cache. Si ce n'est pas une option pour vous, veuillez nous le faire savoir dans cette issue.

Architectures de modèles

Tous les points de contrôle de modèle fournis par 🤗 Transformers sont intégrés de manière transparente depuis le hub de modèles huggingface.co, où ils sont téléchargés directement par les utilisateurs et les organisations.

Nombre actuel de points de contrôle :

🤗 Transformers fournit actuellement les architectures suivantes (consultez ici pour un résumé global de chacune d'entre elles) :

1. ALBERT (de Google Research et du Toyota Technological Institute at Chicago) publié dans l'article ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations, par Zhenzhong Lan, Mingda Chen, Sebastian Goodman, Kevin Gimpel, Piyush Sharma, Radu Soricut.
2. ALIGN (de Google Research) publié dans l'article Scaling Up Visual and Vision-Language Representation Learning With Noisy Text Supervision de Chao Jia, Yinfei Yang, Ye Xia, Yi-Ting Chen, Zarana Parekh, Hieu Pham, Quoc V. Le, Yunhsuan Sung, Zhen Li, Tom Duerig.
3. AltCLIP (de BAAI) publié dans l'article AltCLIP: Altering the Language Encoder in CLIP for Extended Language Capabilities de Chen, Zhongzhi et Liu, Guang et Zhang, Bo-Wen et Ye, Fulong et Yang, Qinghong et Wu, Ledell.
4. Audio Spectrogram Transformer (du MIT) publié dans l'article AST: Audio Spectrogram Transformer de Yuan Gong, Yu-An Chung, James Glass.
5. Autoformer (de l'Université Tsinghua) publié dans l'article Autoformer: Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting de Haixu Wu, Jiehui Xu, Jianmin Wang, Mingsheng Long.
6. Bark (de Suno) publié dans le référentiel suno-ai/bark par l'équipe Suno AI.
7. BART (de Facebook) publié dans l'article BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension de Mike Lewis, Yinhan Liu, Naman Goyal, Marjan Ghazvininejad, Abdelrahman Mohamed, Omer Levy, Ves Stoyanov et Luke Zettlemoyer.
8. BARThez (de l'École polytechnique) publié dans l'article BARThez: a Skilled Pretrained French Sequence-to-Sequence Model de Moussa Kamal Eddine, Antoine J.-P. Tixier, Michalis Vazirgiannis.
9. BARTpho (de VinAI Research) publié dans l'article BARTpho: Pre-trained Sequence-to-Sequence Models for Vietnamese de Nguyen Luong Tran, Duong Minh Le et Dat Quoc Nguyen.
10. BEiT (de Microsoft) publié dans l'article BEiT: BERT Pre-Training of Image Transformers par Hangbo Bao, Li Dong, Furu Wei.
11. BERT (de Google) publié dans l'article BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding par Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee et Kristina Toutanova.
12. BERT For Sequence Generation (de Google) publié dans l'article Leveraging Pre-trained Checkpoints for Sequence Generation Tasks parSascha Rothe, Shashi Narayan, Aliaksei Severyn.
13. BERTweet (de VinAI Research) publié dans l'article BERTweet: A pre-trained language model for English Tweets par Dat Quoc Nguyen, Thanh Vu et Anh Tuan Nguyen.
14. BigBird-Pegasus (de Google Research) publié dans l'article Big Bird: Transformers for Longer Sequences par Manzil Zaheer, Guru Guruganesh, Avinava Dubey, Joshua Ainslie, Chris Alberti, Santiago Ontanon, Philip Pham, Anirudh Ravula, Qifan Wang, Li Yang, Amr Ahmed.
15. BigBird-RoBERTa (de Google Research) publié dans l'article Big Bird: Transformers for Longer Sequences par Manzil Zaheer, Guru Guruganesh, Avinava Dubey, Joshua Ainslie, Chris Alberti, Santiago Ontanon, Philip Pham, Anirudh Ravula, Qifan Wang, Li Yang, Amr Ahmed.
16. BioGpt (de Microsoft Research AI4Science) publié dans l'article BioGPT: generative pre-trained transformer for biomedical text generation and mining par Renqian Luo, Liai Sun, Yingce Xia, Tao Qin, Sheng Zhang, Hoifung Poon et Tie-Yan Liu.
17. BiT (de Google AI) publié dans l'article Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning par Alexander Kolesnikov, Lucas Beyer, Xiaohua Zhai, Joan Puigcerver, Jessica Yung, Sylvain Gelly, Neil Houlsby.
18. Blenderbot (de Facebook) publié dans l'article Recipes for building an open-domain chatbot par Stephen Roller, Emily Dinan, Naman Goyal, Da Ju, Mary Williamson, Yinhan Liu, Jing Xu, Myle Ott, Kurt Shuster, Eric M. Smith, Y-Lan Boureau, Jason Weston.
19. BlenderbotSmall (de Facebook) publié dans l'article Recipes for building an open-domain chatbot par Stephen Roller, Emily Dinan, Naman Goyal, Da Ju, Mary Williamson, Yinhan Liu, Jing Xu, Myle Ott, Kurt Shuster, Eric M. Smith, Y-Lan Boureau, Jason Weston.
20. BLIP (de Salesforce) publié dans l'article BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation par Junnan Li, Dongxu Li, Caiming Xiong, Steven Hoi.
21. BLIP-2 (de Salesforce) publié dans l'article BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models par Junnan Li, Dongxu Li, Silvio Savarese, Steven Hoi.
22. BLOOM (de l'atelier BigScience) publié par l'atelier BigScience.
23. BORT (d'Alexa) publié dans l'article Optimal Subarchitecture Extraction For BERT par Adrian de Wynter et Daniel J. Perry.
24. BridgeTower (de l'Institut de technologie de Harbin/Microsoft Research Asia/Intel Labs) publié dans l'article BridgeTower: Building Bridges Between Encoders in Vision-Language Representation Learning par Xiao Xu, Chenfei Wu, Shachar Rosenman, Vasudev Lal, Wanxiang Che, Nan Duan.
25. BROS (de NAVER CLOVA) publié dans l'article BROS: A Pre-trained Language Model Focusing on Text and Layout for Better Key Information Extraction from Documents par Teakgyu Hong, Donghyun Kim, Mingi Ji, Wonseok Hwang, Daehyun Nam, Sungrae Park.
26. ByT5 (de Google Research) publié dans l'article ByT5: Towards a token-free future with pre-trained byte-to-byte models par Linting Xue, Aditya Barua, Noah Constant, Rami Al-Rfou, Sharan Narang, Mihir Kale, Adam Roberts, Colin Raffel.
27. CamemBERT (d'Inria/Facebook/Sorbonne) publié dans l'article CamemBERT: a Tasty French Language Model par Louis Martin*, Benjamin Muller*, Pedro Javier Ortiz Suárez*, Yoann Dupont, Laurent Romary, Éric Villemonte de la Clergerie, Djamé Seddah et Benoît Sagot.
28. CANINE (de Google Research) publié dans l'article CANINE: Pre-training an Efficient Tokenization-Free Encoder for Language Representation par Jonathan H. Clark, Dan Garrette, Iulia Turc, John Wieting.
29. Chinese-CLIP (d'OFA-Sys) publié dans l'article Chinese CLIP: Contrastive Vision-Language Pretraining in Chinese par An Yang, Junshu Pan, Junyang Lin, Rui Men, Yichang Zhang, Jingren Zhou, Chang Zhou.
30. CLAP (de LAION-AI) publié dans l'article Large-scale Contrastive Language-Audio Pretraining with Feature Fusion and Keyword-to-Caption Augmentation par Yusong Wu, Ke Chen, Tianyu Zhang, Yuchen Hui, Taylor Berg-Kirkpatrick, Shlomo Dubnov.
31. CLIP (d'OpenAI) publié dans l'article Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision par Alec Radford, Jong Wook Kim, Chris Hallacy, Aditya Ramesh, Gabriel Goh, Sandhini Agarwal, Girish Sastry, Amanda Askell, Pamela Mishkin, Jack Clark, Gretchen Krueger, Ilya Sutskever.
32. CLIPSeg (de l'Université de Göttingen) publié dans l'article Image Segmentation Using Text and Image Prompts par Timo Lüddecke et Alexander Ecker.
33. CLVP publié dans l'article Better speech synthesis through scaling par James Betker.
34. CodeGen (de Salesforce) publié dans l'article A Conversational Paradigm for Program Synthesis par Erik Nijkamp, Bo Pang, Hiroaki Hayashi, Lifu Tu, Huan Wang, Yingbo Zhou, Silvio Savarese, Caiming Xiong.
35. CodeLlama (de MetaAI) publié dans l'article Code Llama: Open Foundation Models for Code par Baptiste Rozière, Jonas Gehring, Fabian Gloeckle, Sten Sootla, Itai Gat, Xiaoqing Ellen Tan, Yossi Adi, Jingyu Liu, Tal Remez, Jérémy Rapin, Artyom Kozhevnikov, Ivan Evtimov, Joanna Bitton, Manish Bhatt, Cristian Canton Ferrer, Aaron Grattafiori, Wenhan Xiong, Alexandre Défossez, Jade Copet, Faisal Azhar, Hugo Touvron, Louis Martin, Nicolas Usunier, Thomas Scialom, Gabriel Synnaeve.
36. Cohere (de Cohere) publié dans l'article Command-R: Retrieval Augmented Generation at Production Scale parCohere.
37. Conditional DETR (de Microsoft Research Asia) publié dans l'article Conditional DETR for Fast Training Convergence par Depu Meng, Xiaokang Chen, Zejia Fan, Gang Zeng, Houqiang Li, Yuhui Yuan, Lei Sun, Jingdong Wang.
38. ConvBERT (de YituTech) publié dans l'article ConvBERT: Improving BERT with Span-based Dynamic Convolution par Zihang Jiang, Weihao Yu, Daquan Zhou, Yunpeng Chen, Jiashi Feng, Shuicheng Yan.
39. ConvNeXT (de Facebook AI) publié dans l'article A ConvNet for the 2020s par Zhuang Liu, Hanzi Mao, Chao-Yuan Wu, Christoph Feichtenhofer, Trevor Darrell, Saining Xie.
40. ConvNeXTV2 (de Facebook AI) publié dans l'article ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders par Sanghyun Woo, Shoubhik Debnath, Ronghang Hu, Xinlei Chen, Zhuang Liu, In So Kweon, Saining Xie.
41. CPM (de l'Université de Tsinghua) publié dans l'article CPM: A Large-scale Generative Chinese Pre-trained Language Model par Zhengyan Zhang, Xu Han, Hao Zhou, Pei Ke, Yuxian Gu, Deming Ye, Yujia Qin, Yusheng Su, Haozhe Ji, Jian Guan, Fanchao Qi, Xiaozhi Wang, Yanan Zheng, Guoyang Zeng, Huanqi Cao, Shengqi Chen, Daixuan Li, Zhenbo Sun, Zhiyuan Liu, Minlie Huang, Wentao Han, Jie Tang, Juanzi Li, Xiaoyan Zhu, Maosong Sun.
42. CPM-Ant (d'OpenBMB) publié par l'OpenBMB.
43. CTRL (de Salesforce) publié dans l'article CTRL: A Conditional Transformer Language Model for Controllable Generation par Nitish Shirish Keskar*, Bryan McCann*, Lav R. Varshney, Caiming Xiong et Richard Socher.
44. CvT (de Microsoft) publié dans l'article CvT: Introducing Convolutions to Vision Transformers par Haiping Wu, Bin Xiao, Noel Codella, Mengchen Liu, Xiyang Dai, Lu Yuan, Lei Zhang.
45. Data2Vec (de Facebook) publié dans l'article Data2Vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech, Vision and Language par Alexei Baevski, Wei-Ning Hsu, Qiantong Xu, Arun Babu, Jiatao Gu, Michael Auli.
46. DBRX (from Databricks) released with the paper Introducing DBRX: A New State-of-the-Art Open LLM by the Mosaic Research Team.
47. DeBERTa (de Microsoft) publié dans l'article DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention par Pengcheng He, Xiaodong Liu, Jianfeng Gao, Weizhu Chen.
48. DeBERTa-v2 (de Microsoft) publié dans l'article DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention par Pengcheng He, Xiaodong Liu, Jianfeng Gao, Weizhu Chen.
49. Decision Transformer (de Berkeley/Facebook/Google) publié dans l'article Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling par Lili Chen, Kevin Lu, Aravind Rajeswaran, Kimin Lee, Aditya Grover, Michael Laskin, Pieter Abbeel, Aravind Srinivas, Igor Mordatch.
50. Deformable DETR (de SenseTime Research) publié dans l'article Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection par Xizhou Zhu, Weijie Su, Lewei Lu, Bin Li, Xiaogang Wang, Jifeng Dai.
51. DeiT (de Facebook) publié dans l'article Training data-efficient image transformers & distillation through attention par Hugo Touvron, Matthieu Cord, Matthijs Douze, Francisco Massa, Alexandre Sablayrolles, Hervé Jégou.
52. DePlot (de Google AI) publié dans l'article DePlot: One-shot visual language reasoning by plot-to-table translation par Fangyu Liu, Julian Martin Eisenschlos, Francesco Piccinno, Syrine Krichene, Chenxi Pang, Kenton Lee, Mandar Joshi, Wenhu Chen, Nigel Collier, Yasemin Altun.
53. Depth Anything (de l'université d'Hong Kong et TikTok) publié dans l'article Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data by Lihe Yang, Bingyi Kang, Zilong Huang, Xiaogang Xu, Jiashi Feng, Hengshuang Zhao.
54. DETA (de l'Université du Texas à Austin) publié dans l'article NMS Strikes Back par Jeffrey Ouyang-Zhang, Jang Hyun Cho, Xingyi Zhou, Philipp Krähenbühl.
55. DETR (de Facebook) publié dans l'article End-to-End Object Detection with Transformers par Nicolas Carion, Francisco Massa, Gabriel Synnaeve, Nicolas Usunier, Alexander Kirillov, Sergey Zagoruyko.
56. DialoGPT (de Microsoft Research) publié dans l'article DialoGPT: Large-Scale Generative Pre-training for Conversational Response Generation par Yizhe Zhang, Siqi Sun, Michel Galley, Yen-Chun Chen, Chris Brockett, Xiang Gao, Jianfeng Gao, Jingjing Liu, Bill Dolan.
57. DiNAT (de SHI Labs) publié dans l'article Dilated Neighborhood Attention Transformer par Ali Hassani et Humphrey Shi.
58. DINOv2 (de Meta AI) publié dans l'article DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision par Maxime Oquab, Timothée Darcet, Théo Moutakanni, Huy Vo, Marc Szafraniec, Vasil Khalidov, Pierre Fernandez, Daniel Haziza, Francisco Massa, Alaaeldin El-Nouby, Mahmoud Assran, Nicolas Ballas, Wojciech Galuba, Russell Howes, Po-Yao Huang, Shang-Wen Li, Ishan Misra, Michael Rabbat, Vasu Sharma, Gabriel Synnaeve, Hu Xu, Hervé Jegou, Julien Mairal, Patrick Labatut, Armand Joulin, Piotr Bojanowski.
59. DistilBERT (de HuggingFace), publié dans l'article DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter par Victor Sanh, Lysandre Debut et Thomas Wolf. La même méthode a été appliquée pour compresser GPT2 en DistilGPT2, RoBERTa en DistilRoBERTa, Multilingual BERT en DistilmBERT et une version allemande de DistilBERT.
60. DiT (de Microsoft Research) publié dans l'article DiT: Self-supervised Pre-training for Document Image Transformer par Junlong Li, Yiheng Xu, Tengchao Lv, Lei Cui, Cha Zhang, Furu Wei.
61. Donut (de NAVER), publié dans l'article OCR-free Document Understanding Transformer par Geewook Kim, Teakgyu Hong, Moonbin Yim, Jeongyeon Nam, Jinyoung Park, Jinyeong Yim, Wonseok Hwang, Sangdoo Yun, Dongyoon Han, Seunghyun Park.
62. DPR (de Facebook) publié dans l'article Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering par Vladimir Karpukhin, Barlas Oğuz, Sewon Min, Patrick Lewis, Ledell Wu, Sergey Edunov, Danqi Chen et Wen-tau Yih.
63. DPT (d'Intel Labs) publié dans l'article Vision Transformers for Dense Prediction par René Ranftl, Alexey Bochkovskiy, Vladlen Koltun.
64. EfficientFormer (de Snap Research) publié dans l'article EfficientFormer: Vision Transformers at MobileNetSpeed par Yanyu Li, Geng Yuan, Yang Wen, Ju Hu, Georgios Evangelidis, Sergey Tulyakov, Yanzhi Wang, Jian Ren.
65. EfficientNet (de Google Brain) publié dans l'article EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks par Mingxing Tan, Quoc V. Le.
66. ELECTRA (de Google Research/Université Stanford) publié dans l'article ELECTRA: Pre-training text encoders as discriminators rather than generators par Kevin Clark, Minh-Thang Luong, Quoc V. Le, Christopher D. Manning.
67. EnCodec (de Meta AI) publié dans l'article High Fidelity Neural Audio Compression par Alexandre Défossez, Jade Copet, Gabriel Synnaeve, Yossi Adi.
68. EncoderDecoder (de Google Research) publié dans l'article Leveraging Pre-trained Checkpoints for Sequence Generation Tasks par Sascha Rothe, Shashi Narayan, Aliaksei Severyn.
69. ERNIE (de Baidu) publié dans l'article ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration par Yu Sun, Shuohuan Wang, Yukun Li, Shikun Feng, Xuyi Chen, Han Zhang, Xin Tian, Danxiang Zhu, Hao Tian, Hua Wu.
70. ErnieM (de Baidu) publié dans l'article ERNIE-M: Enhanced Multilingual Representation by Aligning Cross-lingual Semantics with Monolingual Corpora par Xuan Ouyang, Shuohuan Wang, Chao Pang, Yu Sun, Hao Tian, Hua Wu, Haifeng Wang.
71. ESM (de Meta AI) sont des modèles de langage de protéines de type transformateur. ESM-1b a été publié dans l'article Biological structure and function emerge from scaling unsupervised learning to 250 million protein sequences par Alexander Rives, Joshua Meier, Tom Sercu, Siddharth Goyal, Zeming Lin, Jason Liu, Demi Guo, Myle Ott, C. Lawrence Zitnick, Jerry Ma et Rob Fergus. ESM-1v a été publié dans l'article Les modèles de langage permettent une prédiction hors champ des effets des mutations sur la fonction des protéines par Joshua Meier, Roshan Rao, Robert Verkuil, Jason Liu, Tom Sercu et Alexander Rives. ESM-2 et ESMFold ont été publiés avec l'article Les modèles de langage des séquences de protéines à l'échelle de l'évolution permettent une prédiction précise de la structure par Zeming Lin, Halil Akin, Roshan Rao, Brian Hie, Zhongkai Zhu, Wenting Lu, Allan dos Santos Costa, Maryam Fazel-Zarandi, Tom Sercu, Sal Candido, Alexander Rives.
72. Falcon (de Technology Innovation Institute) par Almazrouei, Ebtesam et Alobeidli, Hamza et Alshamsi, Abdulaziz et Cappelli, Alessandro et Cojocaru, Ruxandra et Debbah, Merouane et Goffinet, Etienne et Heslow, Daniel et Launay, Julien et Malartic, Quentin et Noune, Badreddine et Pannier, Baptiste et Penedo, Guilherme.
73. FastSpeech2Conformer (d'ESPnet) publié dans l'article Recent Developments On Espnet Toolkit Boosted By Conformer par Pengcheng Guo, Florian Boyer, Xuankai Chang, Tomoki Hayashi, Yosuke Higuchi, Hirofumi Inaguma, Naoyuki Kamo, Chenda Li, Daniel Garcia-Romero, Jiatong Shi, Jing Shi, Shinji Watanabe, Kun Wei, Wangyou Zhang et Yuekai Zhang.
74. FLAN-T5 (de Google AI) publié dans le référentiel google-research/t5x par Hyung Won Chung, Le Hou, Shayne Longpre, Barret Zoph, Yi Tay, William Fedus, Eric Li, Xuezhi Wang, Mostafa Dehghani, Siddhartha Brahma, Albert Webson, Shixiang Shane Gu, Zhuyun Dai, Mirac Suzgun, Xinyun Chen, Aakanksha Chowdhery, Sharan Narang, Gaurav Mishra, Adams Yu, Vincent Zhao, Yanping Huang, Andrew Dai, Hongkun Yu, Slav Petrov, Ed H. Chi, Jeff Dean, Jacob Devlin, Adam Roberts, Denny Zhou, Quoc V. Le et Jason Wei
75. FLAN-UL2 (de Google AI) publié dans le référentiel google-research/t5x par Hyung Won Chung, Le Hou, Shayne Longpre, Barret Zoph, Yi Tay, William Fedus, Eric Li, Xuezhi Wang, Mostafa Dehghani, Siddhartha Brahma, Albert Webson, Shixiang Shane Gu, Zhuyun Dai, Mirac Suzgun, Xinyun Chen, Aakanksha Chowdhery, Sharan Narang, Gaurav Mishra, Adams Yu, Vincent Zhao, Yanping Huang, Andrew Dai, Hongkun Yu, Slav Petrov, Ed H. Chi, Jeff Dean, Jacob Devlin, Adam Roberts, Denny Zhou, Quoc V. Le et Jason Wei
76. FlauBERT (du CNRS) publié dans l'article FlauBERT: Unsupervised Language Model Pre-training for French par Hang Le, Loïc Vial, Jibril Frej, Vincent Segonne, Maximin Coavoux, Benjamin Lecouteux, Alexandre Allauzen, Benoît Crabbé, Laurent Besacier, Didier Schwab.
77. FLAVA (de Facebook AI) publié dans l'article FLAVA: A Foundational Language And Vision Alignment Model par Amanpreet Singh, Ronghang Hu, Vedanuj Goswami, Guillaume Couairon, Wojciech Galuba, Marcus Rohrbach et Douwe Kiela.
78. FNet (de Google Research) publié dans l'article FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms par James Lee-Thorp, Joshua Ainslie, Ilya Eckstein, Santiago Ontanon.
79. FocalNet (de Microsoft Research) publié dans l'article Focal Modulation Networks par Jianwei Yang, Chunyuan Li, Xiyang Dai, Lu Yuan, Jianfeng Gao.
80. Funnel Transformer (de l'Université Carnegie Mellon/Google Brain) publié dans l'article Funnel-Transformer: Filtering out Sequential Redundancy for Efficient Language Processing par Zihang Dai, Guokun Lai, Yiming Yang, Quoc V. Le.
81. Fuyu (de ADEPT) Rohan Bavishi, Erich Elsen, Curtis Hawthorne, Maxwell Nye, Augustus Odena, Arushi Somani, Sağnak Taşırlar. Publié dans l'article blog post
82. Gemma (de Google) publié dans l'article Gemma: Open Models Based on Gemini Technology and Research parthe Gemma Google team.
83. GIT (de Microsoft Research) publié dans l'article GIT: A Generative Image-to-text Transformer for Vision and Language par Jianfeng Wang, Zhengyuan Yang, Xiaowei Hu, Linjie Li, Kevin Lin, Zhe Gan, Zicheng Liu, Ce Liu, Lijuan Wang.
84. GLPN (de la KAIST) publié dans l'article Global-Local Path Networks for Monocular Depth Estimation with Vertical CutDepth par Doyeon Kim, Woonghyun Ga, Pyungwhan Ahn, Donggyu Joo, Sehwan Chun, Junmo Kim.
85. GPT (d'OpenAI) publié dans l'article Improving Language Understanding by Generative Pre-Training par Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim Salimans et Ilya Sutskever.
86. GPT Neo (d'EleutherAI) publié dans le référentiel EleutherAI/gpt-neo par Sid Black, Stella Biderman, Leo Gao, Phil Wang et Connor Leahy.
87. GPT NeoX (d'EleutherAI) publié dans l'article GPT-NeoX-20B: An Open-Source Autoregressive Language Model par Sid Black, Stella Biderman, Eric Hallahan, Quentin Anthony, Leo Gao, Laurence Golding, Horace He, Connor Leahy, Kyle McDonell, Jason Phang, Michael Pieler, USVSN Sai Prashanth, Shivanshu Purohit, Laria Reynolds, Jonathan Tow, Ben Wang, Samuel Weinbach
88. GPT NeoX Japanese (de ABEJA) publié par Shinya Otani, Takayoshi Makabe, Anuj Arora et Kyo Hattori.
89. GPT-2 (d'OpenAI) a été publié dans l'article Language Models are Unsupervised Multitask Learners par Alec Radford, Jeffrey Wu, Rewon Child, David Luan, Dario Amodei et Ilya Sutskever.
90. GPT-J (d'EleutherAI) a été publié dans le dépôt kingoflolz/mesh-transformer-jax par Ben Wang et Aran Komatsuzaki.
91. GPT-Sw3 (d'AI-Sweden) a été publié dans l'article Lessons Learned from GPT-SW3: Building the First Large-Scale Generative Language Model for Swedish par Ariel Ekgren, Amaru Cuba Gyllensten, Evangelia Gogoulou, Alice Heiman, Severine Verlinden, Joey Öhman, Fredrik Carlsson, Magnus Sahlgren.
92. GPTBigCode (de BigCode) a été publié dans l'article SantaCoder: don't reach for the stars! par Loubna Ben Allal, Raymond Li, Denis Kocetkov, Chenghao Mou, Christopher Akiki, Carlos Munoz Ferrandis, Niklas Muennighoff, Mayank Mishra, Alex Gu, Manan Dey, Logesh Kumar Umapathi, Carolyn Jane Anderson, Yangtian Zi, Joel Lamy Poirier, Hailey Schoelkopf, Sergey Troshin, Dmitry Abulkhanov, Manuel Romero, Michael Lappert, Francesco De Toni, Bernardo García del Río, Qian Liu, Shamik Bose, Urvashi Bhattacharyya, Terry Yue Zhuo, Ian Yu, Paulo Villegas, Marco Zocca, Sourab Mangrulkar, David Lansky, Huu Nguyen, Danish Contractor, Luis Villa, Jia Li, Dzmitry Bahdanau, Yacine Jernite, Sean Hughes, Daniel Fried, Arjun Guha, Harm de Vries, Leandro von Werra.
93. GPTSAN-japanese a été publié dans le dépôt tanreinama/GPTSAN par Toshiyuki Sakamoto (tanreinama).
94. Graphormer (de Microsoft) a été publié dans l'article Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation? par Chengxuan Ying, Tianle Cai, Shengjie Luo, Shuxin Zheng, Guolin Ke, Di He, Yanming Shen, Tie-Yan Liu.
95. Grounding DINO (de Institute for AI, Tsinghua-Bosch Joint Center for ML, Tsinghua University, IDEA Research and others) publié dans l'article Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection parShilong Liu, Zhaoyang Zeng, Tianhe Ren, Feng Li, Hao Zhang, Jie Yang, Chunyuan Li, Jianwei Yang, Hang Su, Jun Zhu, Lei Zhang.
96. GroupViT (de l'UCSD, NVIDIA) a été publié dans l'article GroupViT: Semantic Segmentation Emerges from Text Supervision par Jiarui Xu, Shalini De Mello, Sifei Liu, Wonmin Byeon, Thomas Breuel, Jan Kautz, Xiaolong Wang.
97. HerBERT (d'Allegro.pl, AGH University of Science and Technology) a été publié dans l'article KLEJ: Comprehensive Benchmark for Polish Language Understanding par Piotr Rybak, Robert Mroczkowski, Janusz Tracz, Ireneusz Gawlik.
98. Hubert (de Facebook) a été publié dans l'article HuBERT: Self-Supervised Speech Representation Learning by Masked Prediction of Hidden Units par Wei-Ning Hsu, Benjamin Bolte, Yao-Hung Hubert Tsai, Kushal Lakhotia, Ruslan Salakhutdinov, Abdelrahman Mohamed.
99. I-BERT (de Berkeley) a été publié dans l'article I-BERT: Integer-only BERT Quantization par Sehoon Kim, Amir Gholami, Zhewei Yao, Michael W. Mahoney, Kurt Keutzer.
100. IDEFICS (de HuggingFace) a été publié dans l'article OBELICS: An Open Web-Scale Filtered Dataset of Interleaved Image-Text Documents par Hugo Laurençon, Lucile Saulnier, Léo Tronchon, Stas Bekman, Amanpreet Singh, Anton Lozhkov, Thomas Wang, Siddharth Karamcheti, Alexander M. Rush, Douwe Kiela, Matthieu Cord, Victor Sanh.
101. Idefics2 (de Hugging Face) publié dans l'article IDEFICS2 parLéo Tronchon, Hugo Laurencon, Victor Sanh.
102. ImageGPT (d'OpenAI) a été publié dans l'article Generative Pretraining from Pixels par Mark Chen, Alec Radford, Rewon Child, Jeffrey Wu, Heewoo Jun, David Luan, Ilya Sutskever.
103. Informer (de l'Université de Beihang, UC Berkeley, Rutgers University, SEDD Company) a été publié dans l'article [Informer : Au-delà du Transformer efficace pour la prévision de séries temporel
104. InstructBLIP (de Salesforce) a été publié dans l'article InstructBLIP: Towards General-purpose Vision-Language Models with Instruction Tuning de Wenliang Dai, Junnan Li, Dongxu Li, Anthony Meng Huat Tiong, Junqi Zhao, Weisheng Wang, Boyang Li, Pascale Fung, Steven Hoi.
105. Jamba (from AI21 Labs Ltd.) released with the paper Jamba: A Hybrid Transformer-Mamba Language Model by Opher Lieber, Barak Lenz, Hofit Bata, Gal Cohen, Jhonathan Osin, Itay Dalmedigos, Erez Safahi, Shaked Meirom, Yonatan Belinkov, Shai Shalev-Shwartz, Omri Abend, Raz Alon, Tomer Asida, Amir Bergman, Roman Glozman, Michael Gokhman, Avshalom Manevich, Nir Ratner, Noam Rozen, Erez Shwartz, Mor Zusman, Yoav Shoham.
106. Jukebox (d'OpenAI) a été publié dans l'article Jukebox: A Generative Model for Music de Prafulla Dhariwal, Heewoo Jun, Christine Payne, Jong Wook Kim, Alec Radford, Ilya Sutskever.
107. KOSMOS-2 (de Microsoft Research Asia) a été publié dans l'article Kosmos-2: Grounding Multimodal Large Language Models to the World de Zhiliang Peng, Wenhui Wang, Li Dong, Yaru Hao, Shaohan Huang, Shuming Ma, Furu Wei.
108. LayoutLM (de Microsoft Research Asia) a été publié dans l'article LayoutLM: Pre-training of Text and Layout for Document Image Understanding de Yiheng Xu, Minghao Li, Lei Cui, Shaohan Huang, Furu Wei, Ming Zhou.
109. LayoutLMv2 (de Microsoft Research Asia) a été publié dans l'article LayoutLMv2: Multi-modal Pre-training for Visually-Rich Document Understanding de Yang Xu, Yiheng Xu, Tengchao Lv, Lei Cui, Furu Wei, Guoxin Wang, Yijuan Lu, Dinei Florencio, Cha Zhang, Wanxiang Che, Min Zhang, Lidong Zhou.
110. LayoutLMv3 (de Microsoft Research Asia) a été publié dans l'article LayoutLMv3: Pre-training for Document AI with Unified Text and Image Masking de Yupan Huang, Tengchao Lv, Lei Cui, Yutong Lu, Furu Wei.
111. LayoutXLM (de Microsoft Research Asia) a été publié dans l'article LayoutXLM: Multimodal Pre-training for Multilingual Visually-rich Document Understanding de Yiheng Xu, Tengchao Lv, Lei Cui, Guoxin Wang, Yijuan Lu, Dinei Florencio, Cha Zhang, Furu Wei.
112. LED (d'AllenAI) a été publié dans l'article Longformer: The Long-Document Transformer de Iz Beltagy, Matthew E. Peters, Arman Cohan.
113. LeViT (de Meta AI) a été publié dans l'article LeViT: A Vision Transformer in ConvNet's Clothing for Faster Inference de Ben Graham, Alaaeldin El-Nouby, Hugo Touvron, Pierre Stock, Armand Joulin, Hervé Jégou, Matthijs Douze.
114. LiLT (de l'Université de technologie du Sud de la Chine) a été publié dans l'article LiLT: A Simple yet Effective Language-Independent Layout Transformer for Structured Document Understanding de Jiapeng Wang, Lianwen Jin, Kai Ding.
115. LLaMA (de l'équipe FAIR de Meta AI) a été publié dans l'article LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models de Hugo Touvron, Thibaut Lavril, Gautier Izacard, Xavier Martinet, Marie-Anne Lachaux, Timothée Lacroix, Baptiste Rozière, Naman Goyal, Eric Hambro, Faisal Azhar, Aurelien Rodriguez, Armand Joulin, Edouard Grave, Guillaume Lample.
116. Llama2 (de l'équipe FAIR de Meta AI) a été publié dans l'article Llama2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models de Hugo Touvron, Louis Martin, Kevin Stone, Peter Albert, Amjad Almahairi, Yasmine Babaei, Nikolay Bashlykov, Soumya Batra, Prajjwal Bhargava, Shruti Bhosale, Dan Bikel, Lukas Blecher, Cristian Canton Ferrer, Moya Chen, Guillem Cucurull, David Esiobu, Jude Fernandes, Jeremy Fu, Wenyin Fu, Brian Fuller, Cynthia Gao, Vedanuj Goswami, Naman Goyal, Anthony Hartshorn, Saghar Hosseini, Rui Hou, Hakan Inan, Marcin Kardas, Viktor Kerkez Madian Khabsa, Isabel Kloumann, Artem Korenev, Punit Singh Koura, Marie-Anne Lachaux, Thibaut Lavril, Jenya Lee, Diana Liskovich, Yinghai Lu, Yuning Mao, Xavier Martinet, Todor Mihaylov, Pushka rMishra, Igor Molybog, Yixin Nie, Andrew Poulton, Jeremy Reizenstein, Rashi Rungta, Kalyan Saladi, Alan Schelten, Ruan Silva, Eric Michael Smith, Ranjan Subramanian, Xiaoqing EllenTan, Binh Tang, Ross Taylor, Adina Williams, Jian Xiang Kuan, Puxin Xu, Zheng Yan, Iliyan Zarov, Yuchen Zhang, Angela Fan, Melanie Kambadur, Sharan Narang, Aurelien Rodriguez, Robert Stojnic, Sergey Edunov, Thomas Scialom.
117. LLaVa (de Microsoft Research & University of Wisconsin-Madison) a été publié dans l'article Visual Instruction Tuning de Haotian Liu, Chunyuan Li, Yuheng Li et Yong Jae Lee.
118. LLaVA-NeXT (de Microsoft Research & University of Wisconsin-Madison) publié dans l'article Improved Baselines with Visual Instruction Tuning parHaotian Liu, Chunyuan Li, Yuheng Li and Yong Jae Lee.
119. Longformer (d'AllenAI) a été publié dans l'article Longformer: The Long-Document Transformer de Iz Beltagy, Matthew E. Peters, Arman Cohan.
120. LongT5 (de Google AI) a été publié dans l'article LongT5: Efficient Text-To-Text Transformer for Long Sequences de Mandy Guo, Joshua Ainslie, David Uthus, Santiago Ontanon, Jianmo Ni, Yun-Hsuan Sung, Yinfei Yang.
121. LUKE (de Studio Ousia) a été publié dans l'article LUKE: Deep Contextualized Entity Representations with Entity-aware Self-attention de Ikuya Yamada, Akari Asai, Hiroyuki Shindo, Hideaki Takeda, Yuji Matsumoto.
122. LXMERT (de l'UNC Chapel Hill) a été publié dans l'article LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers for Open-Domain Question Answering de Hao Tan et Mohit Bansal.
123. M-CTC-T (de Facebook) a été publié dans l'article Pseudo-Labeling For Massively Multilingual Speech Recognition de Loren Lugosch, Tatiana Likhomanenko, Gabriel Synnaeve et Ronan Collobert.
124. M2M100 (de Facebook) a été publié dans l'article Beyond English-Centric Multilingual Machine Translation de Angela Fan, Shruti Bhosale, Holger Schwenk, Zhiyi Ma, Ahmed El-Kishky, Siddharth Goyal, Mandeep Baines, Onur Celebi, Guillaume Wenzek, Vishrav Chaudhary, Naman Goyal, Tom Birch, Vitaliy Liptchinsky, Sergey Edunov, Edouard Grave, Michael Auli, Armand Joulin.
125. MADLAD-400 (de Google) a été publié dans l'article MADLAD-400: A Multilingual And Document-Level Large Audited Dataset de Sneha Kudugunta, Isaac Caswell, Biao Zhang, Xavier Garcia, Christopher A. Choquette-Choo, Katherine Lee, Derrick Xin, Aditya Kusupati, Romi Stella, Ankur Bapna, Orhan Firat.
126. Mamba (de Albert Gu and Tri Dao) publié dans l'article Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces parAlbert Gu and Tri Dao.
127. MarianMT Des modèles de traduction automatique formés avec les données OPUS par Jörg Tiedemann. Le cadre Marian est en cours de développement par l'équipe Microsoft Translator.
128. MarkupLM (de Microsoft Research Asia) a été publié dans l'article MarkupLM: Pre-training of Text and Markup Language for Visually-rich Document Understanding de Junlong Li, Yiheng Xu, Lei Cui, Furu Wei.
129. Mask2Former (de FAIR et UIUC) a été publié dans l'article Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation de Bowen Cheng, Ishan Misra, Alexander G. Schwing, Alexander Kirillov, Rohit Girdhar.
130. MaskFormer (de Meta et UIUC) a été publié dans l'article Per-Pixel Classification is Not All You Need for Semantic Segmentation de Bowen Cheng, Alexander G. Schwing, Alexander Kirillov.
131. MatCha (de Google AI) a été publié dans l'article MatCha: Enhancing Visual Language Pretraining with Math Reasoning and Chart Derendering de Fangyu Liu, Francesco Piccinno, Syrine Krichene, Chenxi Pang, Kenton Lee, Mandar Joshi, Yasemin Altun, Nigel Collier, Julian Martin Eisenschlos.
132. mBART (de Facebook) a été publié dans l'article [Pré-entraînement de débruitage multilingue pour la traduction automatique neuronale
133. mBART-50 (de Facebook) a été publié dans l'article Multilingual Translation with Extensible Multilingual Pretraining and Finetuning par Yuqing Tang, Chau Tran, Xian Li, Peng-Jen Chen, Naman Goyal, Vishrav Chaudhary, Jiatao Gu, Angela Fan.
134. MEGA (de Meta/USC/CMU/SJTU) a été publié dans l'article Mega: Moving Average Equipped Gated Attention par Xuezhe Ma, Chunting Zhou, Xiang Kong, Junxian He, Liangke Gui, Graham Neubig, Jonathan May et Luke Zettlemoyer.
135. Megatron-BERT (de NVIDIA) a été publié dans l'article Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism par Mohammad Shoeybi, Mostofa Patwary, Raul Puri, Patrick LeGresley, Jared Casper et Bryan Catanzaro.
136. Megatron-GPT2 (de NVIDIA) a été publié dans l'article Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism par Mohammad Shoeybi, Mostofa Patwary, Raul Puri, Patrick LeGresley, Jared Casper et Bryan Catanzaro.
137. MGP-STR (d'Alibaba Research) a été publié dans l'article Multi-Granularity Prediction for Scene Text Recognition par Peng Wang, Cheng Da et Cong Yao.
138. Mistral (de Mistral AI) par l'équipe Mistral AI : Albert Jiang, Alexandre Sablayrolles, Arthur Mensch, Chris Bamford, Devendra Singh Chaplot, Diego de las Casas, Florian Bressand, Gianna Lengyel, Guillaume Lample, Lélio Renard Lavaud, Lucile Saulnier, Marie-Anne Lachaux, Pierre Stock, Teven Le Scao, Thibaut Lavril, Thomas Wang, Timothée Lacroix, William El Sayed.
139. Mixtral (de Mistral AI) par l'équipe Mistral AI : Albert Jiang, Alexandre Sablayrolles, Arthur Mensch, Chris Bamford, Devendra Singh Chaplot, Diego de las Casas, Florian Bressand, Gianna Lengyel, Guillaume Lample, Lélio Renard Lavaud, Lucile Saulnier, Marie-Anne Lachaux, Pierre Stock, Teven Le Scao, Thibaut Lavril, Thomas Wang, Timothée Lacroix, William El Sayed.
140. mLUKE (de Studio Ousia) a été publié dans l'article mLUKE: The Power of Entity Representations in Multilingual Pretrained Language Models par Ryokan Ri, Ikuya Yamada et Yoshimasa Tsuruoka.
141. MMS (de Facebook) a été publié dans l'article Scaling Speech Technology to 1,000+ Languages par Vineel Pratap, Andros Tjandra, Bowen Shi, Paden Tomasello, Arun Babu, Sayani Kundu, Ali Elkahky, Zhaoheng Ni, Apoorv Vyas, Maryam Fazel-Zarandi, Alexei Baevski, Yossi Adi, Xiaohui Zhang, Wei-Ning Hsu, Alexis Conneau, Michael Auli.
142. MobileBERT (de CMU/Google Brain) a été publié dans l'article MobileBERT: a Compact Task-Agnostic BERT for Resource-Limited Devices par Zhiqing Sun, Hongkun Yu, Xiaodan Song, Renjie Liu, Yiming Yang et Denny Zhou.
143. MobileNetV1 (de Google Inc.) a été publié dans l'article MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications par Andrew G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andreetto, Hartwig Adam.
144. MobileNetV2 (de Google Inc.) a été publié dans l'article MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks par Mark Sandler, Andrew Howard, Menglong Zhu, Andrey Zhmoginov, Liang-Chieh Chen.
145. MobileViT (d'Apple) a été publié dans l'article MobileViT: Light-weight, General-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer par Sachin Mehta et Mohammad Rastegari.
146. MobileViTV2 (d'Apple) a été publié dans l'article Separable Self-attention for Mobile Vision Transformers par Sachin Mehta et Mohammad Rastegari.
147. MPNet (de Microsoft Research) a été publié dans l'article MPNet: Masked and Permuted Pre-training for Language Understanding par Kaitao Song, Xu Tan, Tao Qin, Jianfeng Lu, Tie-Yan Liu.
148. MPT (de MosaiML) a été publié avec le référentiel llm-foundry par l'équipe MosaiML NLP.
149. MRA (de l'Université du Wisconsin - Madison) a été publié dans l'article Multi Resolution Analysis (MRA) for Approximate Self-Attention par Zhanpeng Zeng, Sourav Pal, Jeffery Kline, Glenn M Fung, Vikas Singh.
150. MT5 (de Google AI) a été publié dans l'article mT5: A massively multilingual pre-trained text-to-text transformer par Linting Xue, Noah Constant, Adam Roberts, Mihir Kale, Rami Al-Rfou, Aditya Siddhant, Aditya Barua, Colin Raffel.
151. MusicGen (de Meta) a été publié dans l'article Simple and Controllable Music Generation par Jade Copet, Felix Kreuk, Itai Gat, Tal Remez, David Kant, Gabriel Synnaeve, Yossi Adi et Alexandre Défossez.
152. MusicGen Melody (de Meta) publié dans l'article Simple and Controllable Music Generation parJade Copet, Felix Kreuk, Itai Gat, Tal Remez, David Kant, Gabriel Synnaeve, Yossi Adi and Alexandre Défossez.
153. MVP (de RUC AI Box) a été publié dans l'article MVP: Multi-task Supervised Pre-training for Natural Language Generation par Tianyi Tang, Junyi Li, Wayne Xin Zhao et Ji-Rong Wen.
154. NAT (de SHI Labs) a été publié dans l'article Neighborhood Attention Transformer par Ali Hassani, Steven Walton, Jiachen Li, Shen Li et Humphrey Shi.
155. Nezha (du laboratoire Noah's Ark de Huawei) a été publié dans l'article NEZHA: Neural Contextualized Representation for Chinese Language Understanding par Junqiu Wei, Xiaozhe Ren, Xiaoguang Li, Wenyong Huang, Yi Liao, Yasheng Wang, Jiashu Lin, Xin Jiang, Xiao Chen et Qun Liu.
156. NLLB (de Meta) a été publié dans l'article No Language Left Behind: Scaling Human-Centered Machine Translation par l'équipe NLLB.
157. NLLB-MOE (de Meta) a été publié dans l'article No Language Left Behind: Scaling Human-Centered Machine Translation par l'équipe NLLB.
158. Nougat (de Meta AI) a été publié dans l'article Nougat: Neural Optical Understanding for Academic Documents par Lukas Blecher, Guillem Cucurull, Thomas Scialom, Robert Stojnic.
159. Nyströmformer (de l'Université du Wisconsin - Madison) a été publié dans l'article Nyströmformer: A Nyström-Based Algorithm for Approximating Self-Attention par Yunyang Xiong, Zhanpeng Zeng, Rudrasis Chakraborty, Mingxing Tan, Glenn Fung, Yin Li, Vikas Singh.
160. OLMo (de AI2) publié dans l'article OLMo: Accelerating the Science of Language Models parDirk Groeneveld, Iz Beltagy, Pete Walsh, Akshita Bhagia, Rodney Kinney, Oyvind Tafjord, Ananya Harsh Jha, Hamish Ivison, Ian Magnusson, Yizhong Wang, Shane Arora, David Atkinson, Russell Authur, Khyathi Raghavi Chandu, Arman Cohan, Jennifer Dumas, Yanai Elazar, Yuling Gu, Jack Hessel, Tushar Khot, William Merrill, Jacob Morrison, Niklas Muennighoff, Aakanksha Naik, Crystal Nam, Matthew E. Peters, Valentina Pyatkin, Abhilasha Ravichander, Dustin Schwenk, Saurabh Shah, Will Smith, Emma Strubell, Nishant Subramani, Mitchell Wortsman, Pradeep Dasigi, Nathan Lambert, Kyle Richardson, Luke Zettlemoyer, Jesse Dodge, Kyle Lo, Luca Soldaini, Noah A. Smith, Hannaneh Hajishirzi.
161. OneFormer (de SHI Labs) a été publié dans l'article OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation par Jitesh Jain, Jiachen Li, MangTik Chiu, Ali Hassani, Nikita Orlov, Humphrey Shi.
162. OpenLlama (de s-JoL) publié sur GitHub (maintenant supprimé).
163. OPT (de Meta AI) a été publié dans l'article OPT: Open Pre-trained Transformer Language Models par Susan Zhang, Stephen Roller, Naman Goyal, Mikel Artetxe, Moya Chen, Shuohui Chen et al.
164. OWL-ViT (de Google AI) a été publié dans l'article Simple Open-Vocabulary Object Detection with Vision Transformers par Matthias Minderer, Alexey Gritsenko, Austin Stone, Maxim Neumann, Dirk Weissenborn, Alexey Dosovitskiy, Aravindh Mahendran, Anurag Arnab, Mostafa Dehghani, Zhuoran Shen, Xiao Wang, Xiaohua Zhai, Thomas Kipf et Neil Houlsby.
165. OWLv2 (de Google AI) a été publié dans l'article Scaling Open-Vocabulary Object Detection par Matthias Minderer, Alexey Gritsenko, Neil Houlsby.
166. PatchTSMixer (d'IBM Research) a été publié dans l'article TSMixer: Lightweight MLP-Mixer Model for Multivariate Time Series Forecasting par Vijay Ekambaram, Arindam Jati, Nam Nguyen, Phanwadee Sinthong, Jayant Kalagnanam.
167. PatchTST (d'IBM) a été publié dans l'article A Time Series is Worth 64 Words: Long-term Forecasting with Transformers par Yuqi Nie, Nam H. Nguyen, Phanwadee Sinthong, Jayant Kalagnanam.
168. Pegasus (de Google) a été publié dans l'article PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization par Jingqing Zhang, Yao Zhao, Mohammad Saleh et Peter J. Liu.
169. PEGASUS-X (de Google) a été publié dans l'article Investigating Efficiently Extending Transformers for Long Input Summarization par Jason Phang, Yao Zhao et Peter J. Liu.
170. Perceiver IO (de Deepmind) a été publié dans l'article Perceiver IO: A General Architecture for Structured Inputs & Outputs par Andrew Jaegle, Sebastian Borgeaud, Jean-Baptiste Alayrac, Carl Doersch, Catalin Ionescu, David Ding, Skanda Koppula, Daniel Zoran, Andrew Brock, Evan Shelhamer, Olivier Hénaff, Matthew M. Botvinick, Andrew Zisserman, Oriol Vinyals et João Carreira.
171. Persimmon (d'ADEPT) a été publié dans un blog post par Erich Elsen, Augustus Odena, Maxwell Nye, Sağnak Taşırlar, Tri Dao, Curtis Hawthorne, Deepak Moparthi, Arushi Somani.
172. Phi (de Microsoft) a été publié avec les articles - Textbooks Are All You Need par Suriya Gunasekar, Yi Zhang, Jyoti Aneja, Caio César Teodoro Mendes, Allie Del Giorno, Sivakanth Gopi, Mojan Javaheripi, Piero Kauffmann, Gustavo de Rosa, Olli Saarikivi, Adil Salim, Shital Shah, Harkirat Singh Behl, Xin Wang, Sébastien Bubeck, Ronen Eldan, Adam Tauman Kalai, Yin Tat Lee et Yuanzhi Li, Textbooks Are All You Need II : Rapport technique phi-1.5 par Yuanzhi Li, Sébastien Bubeck, Ronen Eldan, Allie Del Giorno, Suriya Gunasekar et Yin Tat Lee.
173. PhoBERT (de VinAI Research) a été publié dans l'article PhoBERT: Pre-trained language models for Vietnamese par Dat Quoc Nguyen et Anh Tuan Nguyen.
174. Pix2Struct (de Google) a été publié dans l'article Pix2Struct: Screenshot Parsing as Pretraining for Visual Language Understanding par Kenton Lee, Mandar Joshi, Iulia Turc, Hexiang Hu, Fangyu Liu, Julian Eisenschlos, Urvashi Khandelwal, Peter Shaw, Ming-Wei Chang, Kristina Toutanova.
175. PLBart (de UCLA NLP) a été publié dans l'article Unified Pre-training for Program Understanding and Generation par Wasi Uddin Ahmad, Saikat Chakraborty, Baishakhi Ray, Kai-Wei Chang.
176. PoolFormer (de Sea AI Labs) a été publié dans l'article MetaFormer is Actually What You Need for Vision par Yu, Weihao et Luo, Mi et Zhou, Pan et Si, Chenyang et Zhou, Yichen et Wang, Xinchao et Feng, Jiashi et Yan, Shuicheng.
177. Pop2Piano a été publié dans l'article Pop2Piano : Pop Audio-based Piano Cover Generation par Jongho Choi et Kyogu Lee.
178. ProphetNet (de Microsoft Research) a été publié dans l'article ProphetNet: Predicting Future N-gram for Sequence-to-Sequence Pre-training par Yu Yan, Weizhen Qi, Yeyun Gong, Dayiheng Liu, Nan Duan, Jiusheng Chen, Ruofei Zhang et Ming Zhou.
179. PVT (de l'Université de Nankin, l'Université de Hong Kong, etc.) a été publié dans l'article Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions par Wenhai Wang, Enze Xie, Xiang Li, Deng-Ping Fan, Kaitao Song, Ding Liang, Tong Lu, Ping Luo et Ling Shao.
180. PVTv2 (de Shanghai AI Laboratory, Nanjing University, The University of Hong Kong etc.) publié dans l'article PVT v2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer parWenhai Wang, Enze Xie, Xiang Li, Deng-Ping Fan, Kaitao Song, Ding Liang, Tong Lu, Ping Luo, Ling Shao.
181. QDQBert (de NVIDIA) a été publié dans l'article Integer Quantization for Deep Learning Inference: Principles and Empirical Evaluation par Hao Wu, Patrick Judd, Xiaojie Zhang, Mikhail Isaev et Paulius Micikevicius.
182. Qwen2 (de l'équipe Qwen, Alibaba Group) a été publié avec le rapport technique Qwen Technical Report par Jinze Bai, Shuai Bai, Yunfei Chu, Zeyu Cui, Kai Dang, Xiaodong Deng, Yang Fan, Wenbin Ge, Yu Han, Fei Huang, Binyuan Hui, Luo Ji, Mei Li, Junyang Lin, Runji Lin, Dayiheng Liu, Gao Liu, Chengqiang Lu, Keming Lu, Jianxin Ma, Rui Men, Xingzhang Ren, Xuancheng Ren, Chuanqi Tan, Sinan Tan, Jianhong Tu, Peng Wang, Shijie Wang, Wei Wang, Shengguang Wu, Benfeng Xu, Jin Xu, An Yang, Hao Yang, Jian Yang, Shusheng Yang, Yang Yao, Bowen Yu, Hongyi Yuan, Zheng Yuan, Jianwei Zhang, Xingxuan Zhang, Yichang Zhang, Zhenru Zhang, Chang Zhou, Jingren Zhou, Xiaohuan Zhou et Tianhang Zhu.
183. Qwen2MoE (de l'équipe Qwen, Alibaba Group) a été publié avec le rapport technique blog post par Bo Zheng, Dayiheng Liu, Rui Men, Junyang Lin, Zhou San, Bowen Yu, An Yang, Mingfeng Xue, Fei Huang, Binyuan Hui, Mei Li, Tianyu Liu, Xingzhang Ren, Xuancheng Ren, Kexin Yang, Chang Zhou, Jingren Zhou.
184. RAG (de Facebook) a été publié dans l'article Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks par Patrick Lewis, Ethan Perez, Aleksandara Piktus, Fabio Petroni, Vladimir Karpukhin, Naman Goyal, Heinrich Küttler, Mike Lewis, Wen-tau Yih, Tim Rocktäschel, Sebastian Riedel, Douwe Kiela.
185. REALM (de Google Research) a été publié dans l'article REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training par Kelvin Guu, Kenton Lee, Zora Tung, Panupong Pasupat et Ming-Wei Chang.
186. RecurrentGemma (de Google) publié dans l'article RecurrentGemma: Moving Past Transformers for Efficient Open Language Models parthe Griffin, RLHF and Gemma Teams.
187. Reformer (de Google Research) a été publié dans l'article Reformer: The Efficient Transformer par Nikita Kitaev, Łukasz Kaiser, Anselm Levskaya.
188. RegNet (de META Platforms) a été publié dans l'article Designing Network Design Space par Ilija Radosavovic, Raj Prateek Kosaraju, Ross Girshick, Kaiming He, Piotr Dollár.
189. RemBERT (de Google Research) a été publié dans l'article Rethinking embedding coupling in pre-trained language models par Hyung Won Chung, Thibault Févry, Henry Tsai, M. Johnson, Sebastian Ruder.
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193. RoCBert (de WeChatAI) a été publié dans l'article RoCBert: Robust Chinese Bert with Multimodal Contrastive Pretraining par HuiSu, WeiweiShi, XiaoyuShen, XiaoZhou, TuoJi, JiaruiFang, JieZhou.
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195. RWKV (de Bo Peng), publié sur this repo par Bo Peng.
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210. Starcoder2 (from BigCode team) released with the paper StarCoder 2 and The Stack v2: The Next Generation by Anton Lozhkov, Raymond Li, Loubna Ben Allal, Federico Cassano, Joel Lamy-Poirier, Nouamane Tazi, Ao Tang, Dmytro Pykhtar, Jiawei Liu, Yuxiang Wei, Tianyang Liu, Max Tian, Denis Kocetkov, Arthur Zucker, Younes Belkada, Zijian Wang, Qian Liu, Dmitry Abulkhanov, Indraneil Paul, Zhuang Li, Wen-Ding Li, Megan Risdal, Jia Li, Jian Zhu, Terry Yue Zhuo, Evgenii Zheltonozhskii, Nii Osae Osae Dade, Wenhao Yu, Lucas Krauß, Naman Jain, Yixuan Su, Xuanli He, Manan Dey, Edoardo Abati, Yekun Chai, Niklas Muennighoff, Xiangru Tang, Muhtasham Oblokulov, Christopher Akiki, Marc Marone, Chenghao Mou, Mayank Mishra, Alex Gu, Binyuan Hui, Tri Dao, Armel Zebaze, Olivier Dehaene, Nicolas Patry, Canwen Xu, Julian McAuley, Han Hu, Torsten Scholak, Sebastien Paquet, Jennifer Robinson, Carolyn Jane Anderson, Nicolas Chapados, Mostofa Patwary, Nima Tajbakhsh, Yacine Jernite, Carlos Muñoz Ferrandis, Lingming Zhang, Sean Hughes, Thomas Wolf, Arjun Guha, Leandro von Werra, and Harm de Vries.
211. SuperPoint (de MagicLeap) publié dans l'article SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description parDaniel DeTone, Tomasz Malisiewicz and Andrew Rabinovich.
212. SwiftFormer (de MBZUAI) a été publié dans l'article SwiftFormer: Efficient Additive Attention for Transformer-based Real-time Mobile Vision Applications par Abdelrahman Shaker, Muhammad Maaz, Hanoona Rasheed, Salman Khan, Ming-Hsuan Yang, Fahad Shahbaz Khan.
213. Swin Transformer (de Microsoft) a été publié dans l'article Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows par Ze Liu, Yutong Lin, Yue Cao, Han Hu, Yixuan Wei, Zheng Zhang, Stephen Lin, Baining Guo.
214. Swin Transformer V2 (de Microsoft) a été publié dans l'article Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution par Ze Liu, Han Hu, Yutong Lin, Zhuliang Yao, Zhenda Xie, Yixuan Wei, Jia Ning, Yue Cao, Zheng Zhang, Li Dong, Furu Wei, Baining Guo.
215. Swin2SR (de l'Université de Würzburg) a été publié dans l'article Swin2SR: SwinV2 Transformer for Compressed Image Super-Resolution and Restoration par Marcos V. Conde, Ui-Jin Choi, Maxime Burchi, Radu Timofte.
216. SwitchTransformers (de Google) a été publié dans l'article Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity par William Fedus, Barret Zoph, Noam Shazeer.
217. T5 (de Google AI) a été publié dans l'article Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer par Colin Raffel, Noam Shazeer, Adam Roberts, Katherine Lee, Sharan Narang, Michael Matena, Yanqi Zhou, Wei Li et Peter J. Liu.
218. T5v1.1 (de Google AI) a été publié dans le dépôt google-research/text-to-text-transfer-transformer par Colin Raffel, Noam Shazeer, Adam Roberts, Katherine Lee, Sharan Narang, Michael Matena, Yanqi Zhou, Wei Li et Peter J. Liu.
219. Table Transformer (de Microsoft Research) a été publié dans l'article PubTables-1M: Towards Comprehensive Table Extraction From Unstructured Documents par Brandon Smock, Rohith Pesala, Robin Abraham.
220. TAPAS (de Google AI) a été publié dans l'article TAPAS: Weakly Supervised Table Parsing via Pre-training par Jonathan Herzig, Paweł Krzysztof Nowak, Thomas Müller, Francesco Piccinno et Julian Martin Eisenschlos.
221. TAPEX (de Microsoft Research) a été publié dans l'article TAPEX: Table Pre-training via Learning a Neural SQL Executor par Qian Liu, Bei Chen, Jiaqi Guo, Morteza Ziyadi, Zeqi Lin, Weizhu Chen et Jian-Guang Lou.
222. Time Series Transformer (de HuggingFace).
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224. Trajectory Transformer (de l'Université de Californie à Berkeley) a été publié dans l'article Offline Reinforcement Learning as One Big Sequence Modeling Problem par Michael Janner, Qiyang Li, Sergey Levine.
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265. XLSR-Wav2Vec2 (de Facebook AI) publié dans l'article Unsupervised Cross-Lingual Representation Learning For Speech Recognition par Alexis Conneau, Alexei Baevski, Ronan Collobert, Abdelrahman Mohamed, Michael Auli.
266. YOLOS (de l'Université Huazhong des sciences et technologies) publié dans l'article You Only Look at One Sequence: Rethinking Transformer in Vision through Object Detection par Yuxin Fang, Bencheng Liao, Xinggang Wang, Jiemin Fang, Jiyang Qi, Rui Wu, Jianwei Niu, Wenyu Liu.
267. YOSO (de l'Université du Wisconsin - Madison) publié dans l'article You Only Sample (Almost) Once: Linear Cost Self-Attention Via Bernoulli Sampling par Zhanpeng Zeng, Yunyang Xiong, Sathya N. Ravi, Shailesh Acharya, Glenn Fung, Vikas Singh.
268. Vous souhaitez contribuer avec un nouveau modèle ? Nous avons ajouté un guide détaillé et des modèles types pour vous guider dans le processus d'ajout d'un nouveau modèle. Vous pouvez les trouver dans le dossier templates du référentiel. Assurez-vous de consulter les directives de contribution et de contacter les mainteneurs ou d'ouvrir un ticket pour recueillir des commentaires avant de commencer votre pull request.

Pour vérifier si chaque modèle a une implémentation en Flax, PyTorch ou TensorFlow, ou s'il a un tokenizer associé pris en charge par la bibliothèque 🤗 Tokenizers, consultez ce tableau.

Ces implémentations ont été testées sur plusieurs ensembles de données (voir les scripts d'exemple) et devraient correspondre aux performances des implémentations originales. Vous pouvez trouver plus de détails sur les performances dans la section Exemples de la documentation.

En savoir plus

Section	Description
Documentation	Documentation complète de l'API et tutoriels
Résumé des tâches	Tâches prises en charge par les 🤗 Transformers
Tutoriel de prétraitement	Utilisation de la classe Tokenizer pour préparer les données pour les modèles
Entraînement et ajustement fin	Utilisation des modèles fournis par les 🤗 Transformers dans une boucle d'entraînement PyTorch/TensorFlow et de l'API Trainer
Tour rapide : Scripts d'ajustement fin/d'utilisation	Scripts d'exemple pour ajuster finement les modèles sur une large gamme de tâches
Partage et téléversement de modèles	Téléchargez et partagez vos modèles ajustés avec la communauté

Citation

Nous disposons désormais d'un article que vous pouvez citer pour la bibliothèque 🤗 Transformers :

@inproceedings{wolf-etal-2020-transformers,
    title = "Transformers: State-of-the-Art Natural Language Processing",
    author = "Thomas Wolf and Lysandre Debut and Victor Sanh and Julien Chaumond and Clement Delangue and Anthony Moi and Pierric Cistac and Tim Rault and Rémi Louf and Morgan Funtowicz and Joe Davison and Sam Shleifer and Patrick von Platen and Clara Ma and Yacine Jernite and Julien Plu and Canwen Xu and Teven Le Scao and Sylvain Gugger and Mariama Drame and Quentin Lhoest and Alexander M. Rush",
    booktitle = "Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: System Demonstrations",
    month = oct,
    year = "2020",
    address = "Online",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-demos.6",
    pages = "38--45"
}