Darwin

材料科学、化学和物理领域的LLaMA模型

Darwin LLaMA AI带动科学研究开放源代码科学文献 Github 开源项目

Darwin是一个开源项目，致力于在科学文献和数据集上预训练和微调LLaMA模型，特别针对材料科学、化学和物理领域。Darwin整合了结构化和非结构化的科学知识，提升了语言模型在科学研究中的效率。基于7B LLaMA模型，Darwin在实验带隙预测和金属分类任务中表现优异，超过了Fine-tuned GPT3.5和专用机器学习模型。尽管仍在开发中，Darwin在解决科学问题方面已展现出巨大潜力。

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介绍相关项目

multitask-text-and-chemistry-t5-base-augm - 多任务文本与化学T5适用于化学与自然语言的多领域模型

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Multitask Text and Chemistry T5是一个基于Transformer的多任务语言模型，应用于化学和自然语言领域的多种任务。它以t5-small为预训练基础，并通过增强数据集进行训练。2023年发布，该模型由IBM Research与丹麦技术大学合作开发并集成于GT4SD。应用领域包括正向反应预测、逆合成、分子注释、文本条件的生成和段落到动作的转换。

LLaMA-Pro - 具有块扩展的渐进式 LLaMA

GPT模型GithubLLaMA ProMetaMath开源项目深度学习自然语言处理

LLaMA-Pro项目通过模块扩展实现渐进式改进，显著提升算法性能。开源代码和模型包括LLaMA-Pro-8B和Mistral-Pro-8B-v0.1，后者在多个基准测试中表现优异，尤其在代码与数学能力方面超越主流型号。项目还提供了本地执行方法和训练代码。在ACL 2024大会上，项目论文已被接收，展示出其学术和实用价值。同时，LLaMA-Pro项目提供评估工具和预训练样例，支持开发者高效开发。

llama - Meta开源的大语言模型

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meta-llama/llama在GitHub提供先进的Llama模型推理代码，开发者可以参与贡献，助力项目发展。该平台允许下载各种预训练及微调的Llama大型语言模型，并提供完整的模型权重及实施代码，推动技术创新与企业发展。

papers-for-molecular-design-using-DL - 生成式AI和深度学习在分子设计与优化中的应用

Deep LearningGenerative AIGithubmolecular设计分子构象生成开源项目药物设计

此页面汇总了生成式AI和深度学习在分子设计和分子构象生成中的研究及资料。涵盖分子优化、数据集和基准、药物相似性和评估指标，以及基于结构、片段等生成模型的评论。这些资源对药物设计、材料发现和生命科学研究人员非常有用，并提供最新的学术和应用进展，持续更新。

Awesome-Scientific-Language-Models - 科学领域预训练语言模型资源汇总

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Awesome-Scientific-Language-Models是一个涵盖多个科学领域预训练语言模型的资源列表。该项目收录了数学、物理、化学等领域的模型，包括不同参数规模和多种模态。资源列表持续更新，为科研人员提供丰富的语言模型参考和应用案例。

LIMA-13b-hf - 基于Transformer架构的自动回归语言模型，用于自然语言处理的研究

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LLaMA是由Meta AI的FAIR团队开发的基于Transformer架构的自动回归语言模型，专为自然语言处理和机器学习研究人员而设计。该模型提供7B、13B、33B和65B参数的多种规格，支持问答和自然语言理解等研究用途，并注重偏见和有害内容生成的评估与减少。虽然使用20种语言进行训练，但其在英语文本处理上表现更佳。LLaMA被定位为AI研究基础工具，不建议直接应用于未经评估的下游应用。

llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存

GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调

该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程，通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能，可实现2-5倍的训练速度提升，并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署，为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。

LangDrive - 开源大语言模型微调的统一API解决方案

AI助手AI工具APILangDrive开源LLM模型训练

LangDrive为开源大语言模型微调提供统一API接口，支持100多种LLM。该AI框架允许开发者连接私有数据、训练模型并部署至Hugging Face。平台功能包括自定义数据导入、自动化训练流程和完全的模型权重所有权。适用于自然语言处理、文本生成等多种AI应用场景，LangDrive还提供免费LLM微调服务和在线模型试用，简化了自定义AI模型的开发和应用过程。

open-llms - 开放源代码大型语言模型及其商业应用全景解析

Apache 2.0GithubLarge Language Models商业使用许可开源开源项目模型发布

Open-llms 项目展示了众多采用开源许可证的大型语言模型（LLMs），支持商业应用，涵盖如T5、GPT-NeoX、YaLM等模型。每款模型设有详细说明及许可信息，鼓励社区交流与贡献，是机器学习研究和应用的重要资源库。

Llama-3.2-1B - 多语言大型语言模型引领自然语言处理新纪元

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言开源项目模型生成模型社区许可

Llama 3.2是由Meta开发的多语言大型语言模型，通过优化的Transformer架构和多语言对话定制，尤其适用于问答、总结等任务。支持8种语言，可进行超越官方语言的定制训练，以适应多种自然语言生成任务。此项目展示了语言模型在商业和研究应用中日益增长的重要性，提供高效的多语言文本生成能力，助力移动AI写作助手等智能应用的发展。用户需遵循Llama 3.2社区许可规定，确保使用场景的安全性和合规性。

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