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Darwin

材料科学、化学和物理领域的LLaMA模型

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。

dclm - 大型语言模型训练与评估的开源综合框架
DataComp-LMGithub大语言模型开源项目数据处理模型训练评估
DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化,DataComp-LM已显著提升了模型性能,创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。
Meta-Llama-3-70B - Meta发布Llama 3开源大语言模型系列
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta推出Llama 3大语言模型系列,包含8B和70B参数规模的预训练和指令微调版本。模型在对话任务中表现出色,性能超越多个现有开源聊天模型。Llama 3采用优化的Transformer架构,使用公开在线数据训练,注重提升模型的实用性和安全性。该模型适用于英语商业和研究用途,Meta提供了使用说明、评估结果及负责任的AI开发实践指南。
Galactica Demo - 大型语言模型Galactica的研究与开发
AI工具AI研究GalacticaMeta大型语言模型开放透明
Galactica是Meta公司开发的大型语言模型,旨在通过开放、透明和可复现的方式推进AI研究。该模型经过高质量科学和学术数据训练,但可能产生不准确输出。Meta曾发布Galactica演示版以促进公众理解和获取反馈,但因模型可能生成看似真实却不准确的内容而撤下。目前,Galactica仍对研究人员开放,供进一步学习和结果复现。
Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型 支持多样化自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLLAMA 2人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理
Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。
LAMBDA - LAMBDA:无代码多代理数据分析系统,集成大模型与自然语言技术
GithubLAMBDA多智能体系统开源项目数据分析机器学习
LAMBDA 是一个创新的开源无代码多代理数据分析系统,通过大模型解决复杂数据问题。主要功能包括通过自然语言指令进行数据分析、多代理模块(编程和检查代理)生成与调试代码、灵活的模型和算法集成、自动报告生成等。LAMBDA 提供易用的用户界面,允许直接干预操作过程,大幅提升数据科学实践和分析模式。
open_llama_7b_v2 - Meta AI LLaMA开源复刻
GithubHuggingfaceMeta AIOpenLLaMA大语言模型开源开源项目模型模型评估
OpenLLaMA项目发布了开放许可的LLaMA模型复刻,包括3B、7B和13B模型,使用多种数据集进行训练。项目提供了PyTorch和JAX格式的模型权重,能替代原始LLaMA模型,适用于多种应用场景。模型在多任务测试中表现优异,部分任务超过原始模型。用户可通过Hugging Face平台加载模型,建议暂时避免使用快速分词器。项目旨在提升高效语言模型研究,为AI社区提供共享资源。
LazyLLM - 低代码开发大语言模型应用的工具
AI应用GithubLazyLLM低代码开发多智能体应用开源项目模型微调
LazyLLM,一个创新的低代码平台,旨在帮助开发者低成本构建多智能体大语言模型应用。它简化了AI应用的构建及部署流程,支持一键式部署和跨平台操作,有效简化了初学者和技术专家的AI开发工作。
DNABERT - DNABERT:用于基因组DNA语言处理的双向编码器模型
BERTDNABERTGPUGithub基因组开源项目预训练模型
DNABERT提供完整的源码、使用示例、预训练和微调模型,适用于各类基因组DNA语言处理任务。该项目利用Huggingface的扩展工具,增添了多任务支持和高效的可视化功能。最新版DNABERT-2不仅提升了多物种基因组的处理能力,还发布了全面的Genome Understanding Evaluation (GUE)基准测试,涵盖28个数据集。
LLMBook-zh.github.io - 大语言模型技术的发展与前景
ChatGPTGithubOpenAI人工智能大语言模型开源项目预训练语言模型
本书全面介绍了大语言模型技术,包括基础原理、关键技术和应用前景。通过深入研究,大模型的发展历程得到探索,其中包含OpenAI的GPT系列模型和训练细节。本书适合具有深度学习基础的高年级本科生和低年级研究生,为科研人员提供指导,推动人工智能技术的进步。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
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