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Darwin

材料科学、化学和物理领域的LLaMA模型

DarwinLLaMAAI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
llama3-chinese - 基于Meta-Llama-3-8B的中英双语大语言模型
GithubLlama3-Chinese人工智能大语言模型开源项目自然语言处理
Llama3-Chinese是基于Meta-Llama-3-8B训练的中英双语大语言模型。该项目使用高质量多语言数据和先进训练方法，提升了模型的对话能力。项目提供完整的模型使用指南，包括下载、合并、推理和部署，并配有Web和CLI演示，方便研究者和开发者使用。
llama3 - 基于Transformers的开源预训练语言模型
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
Llama3是一个基于Hugging Face Transformers库开发的预训练语言模型，已上传至Hugging Face Hub。该模型可应用于多种自然语言处理任务，但目前缺乏具体的技术细节、训练数据和评估结果信息。模型卡片提供了基本信息和使用指南，同时提醒用户注意可能存在的偏见和局限性。
Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型 适用于多种NLP任务
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-4bit - Meta的Llama 3.1大语言模型助力多语言文本生成
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta开源项目政策机器学习模型模型许可证
Meta发布的Llama 3.1大语言模型，提供广泛的非独占全球许可，方便在多种语言环境中实现高效文本生成和自然语言处理。该项目允许复制、修改和重新分发模型，支持AI模型的实施与扩展。Llama 3.1提供多种开发工具与文档，提升多语言指令转化的广泛应用和适应性。
Lion - 对抗蒸馏框架提升大型语言模型能力
GithubLion大型语言模型对抗蒸馏开源项目指令微调自然语言处理
Lion项目开发了一种对抗蒸馏框架，通过模仿、辨别和生成三个阶段从专有大型语言模型中提取知识。该框架不断挑战学生模型，提升其能力。使用70k指令数据训练后，Lion (7B)模型性能接近ChatGPT。项目公开了模型权重、训练和推理代码，在开放式生成和推理任务中表现出色。Lion致力于推进语言模型研究，仅限研究用途。
gpt-llm-trainer - AI模型训练自动化工具 从任务描述到高性能模型
AI训练GPT-3.5GithubLLaMA 2开源项目数据集生成模型微调
gpt-llm-trainer是一个AI模型训练自动化工具，简化了从任务描述到高性能模型的开发流程。该工具利用Claude 3或GPT-4生成数据集，为LLaMA 2或GPT-3.5模型创建系统提示并进行微调。gpt-llm-trainer通过自动化处理复杂的技术细节，使AI模型开发变得更加简单高效，适合快速开发特定任务AI模型的需求。
Llama3-ChatQA-1.5-8B - 强化对话问答和检索增强生成的高性能AI模型
GithubHuggingfaceLlama3-ChatQA-1.5人工智能开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统
基于Llama-3开发的大语言模型，专注于优化对话式问答和检索增强生成能力。模型提供8B和70B两个版本，采用改进的训练方案，增强了表格理解和算术计算能力。在ChatRAG Bench评测中，模型在多个数据集上表现优异，尤其擅长处理上下文对话和文档检索。支持完整文档输入和分块检索两种使用方式，适用于多种对话问答场景。
PMC-LLaMA - 开源医疗大语言模型推动医学智能研究
GithubPMC-LLaMA医学问答医疗语言模型开源项目指令微调预训练
PMC-LLaMA是一个基于医学文献预训练和指令微调的开源大语言模型。该模型在USMLE、MedMCQA等医学测试中表现优异，能够有效处理医学问答和相关查询。PMC-LLaMA为研究人员提供了便利的使用和开发平台，促进医学人工智能研究的进展。
Linly - 中文LLaMA和Falcon模型：优化的中文预训练和对话能力
FalconGithubLLaMALinly-OpenLLaMA中文对话模型开源项目训练数据
该项目提供中文对话和基础模型，包括Linly-ChatFlow、Chinese-LLaMA和Chinese-Falcon模型及其训练数据。通过扩充LLaMA和Falcon的中文词表，使用中英文语料进行预训练，提升了模型在中文语境中的表现。项目还包括Linly-OpenLLaMA模型，支持量化和边缘设备推理。最新的Linly-Chinese-LLaMA-2模型通过混合语料预训练并定期更新，用户可以在线体验和在本地环境中进行训练和评估。
BambooAI - 利用大语言模型简化数据分析与交互
BambooAIGithubPython编程大语言模型开源项目数据分析自然语言处理
BambooAI是一款轻量级库，利用大型语言模型（LLMs）提供自然语言交互性能，支持数据集查询、互联网搜索和外部API集成。用户可通过简单的英语输入生成并执行数据分析和可视化的Python代码，无需广泛的编程知识。该工具旨在简化数据分析流程，提高数据分析师的工作效率。
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