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进化模型合并技术优化人工智能性能

evolutionary-model-merge项目展示SakanaAI开发的进化模型合并技术。该技术通过优化合并多个源模型,创造性能更优的新模型。项目提供改进的日语语言和视觉语言模型,在数学推理、通用任务和视觉问答方面取得显著提升。项目还包含评估代码和实验结果,为AI研究提供重要资源。

llama3-8B-slerp-med-chinese - 实现多语言文本生成的高级模型整合
GithubHuggingfaceLazyMergekitllama3中文医疗开源项目模型模型合并
llama3-8B-slerp-med-chinese通过LazyMergekit将WiNGPT2-Llama-3-8B-Base与JSL-MedLlama-3-8B-v1.0模型进行合并,支持中、英、法三种语言的文本生成。该项目采用slerp合并方法和bfloat16数据类型,旨在提供高效多样的语言生成能力,开发者可通过Python轻松实现加载与运行。
Multi-LLM-Agent - 多模型协作系统提升小型语言模型工具学习效能
GithubMulti-LLM Agentα-UMi人工智能大语言模型工具学习开源项目
α-UMi是一个创新的多模型协作系统,将语言模型能力分解为规划、调用和总结三个组件。通过全局到局部的渐进式微调策略和灵活的提示设计,该系统显著提升了小型语言模型在工具学习任务中的表现,甚至超越了某些大型闭源模型。α-UMi为复杂AI任务提供了新的高效解决方案。
SauerkrautLM-Gemma-7b - 双语AI模型的新训练技术应用
GithubHuggingfaceSauerkrautLM-Gemma-7b双语技能开源项目模型模型微调激光RMT训练技术
SauerkrautLM-Gemma-7b是VAGO solutions与Hyperspace.ai合作开发的AI语言模型。此模型运用激光QLoRA技术来强化语言与数学技能,并采用独特的数据选择周期提升其性能。在多个基准测试中的表现显著提升,显示出其潜在价值。尽管仍在早期阶段,偶尔会有不寻常表现,但在Open LLM榜单上仍有优良表现。
lmms-eval - 大规模多模态模型评估框架加速AI发展
AI基准测试GithubLMMs-eval多模态模型开源项目评估框架
lmms-eval是专为大规模多模态模型(LMMs)设计的评估框架,整合多种基准和数据集,提供一致高效的评估方法。支持图像、视频等多模态任务,简化评估流程,加速模型开发和性能比较。该框架为研究人员提供灵活工具,助力理解和改进LMMs能力,推动人工智能向通用人工智能(AGI)发展。lmms-eval旨在成为加速LMMs发展的重要生态系统组件。
Llama-3-8b-ita-ties-pro - 通过Mergekit实现的意大利语LLM模型合并及性能评价
GithubHuggingfaceLlama-3-8b-ita-ties-proMeta-Llama-3-8B-Instruct开源项目性能评估意大利LLM模型模型合并
本项目结合Mergekit工具,采用TIES方法合并了意大利语的LLM模型,虽未超越现有最佳模型,但达到了满意的效果。详细性能请参阅意大利语言模型排行榜。合并过程涉及DeepMount00/Llama-3-8b-Ita和swap-uniba/LLaMAntino-3-ANITA-8B-Inst-DPO-ITA,基准模型为meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct。模型合并使用bfloat16数据类型,并对参数如密度和权重进行了优化。
MythoMax-L2-13b - 创新张量合并技术打造的AI语言模型
GithubHuggingfaceMythoMax人工智能开源项目模型模型合并角色扮演语言模型
MythoMax-L2-13b通过张量类型合并技术,将MythoLogic-L2模型与Huginn模型进行融合。该模型采用Alpaca格式构建,每层应用独特比例实现结构一致性,支持角色扮演与故事创作等任务。目前已发布GGUF、GPTQ、AWQ等多种量化版本。
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。
easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目,为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端,支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型,实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外,项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块,有效简化了大语言模型的应用开发流程。
Emu - 多模态AI模型 图像文本智能生成的新突破
EmuGithub多模态模型开源项目生成式人工智能自然语言处理视觉感知
Emu是BAAI开发的先进多模态生成模型系列,包括入选ICLR 2024的Emu1和CVPR 2024的Emu2。这些模型展示了卓越的多模态理解和生成能力,能在复杂环境中无缝生成图像和文本。Emu在图像描述、视觉问答等任务中表现优异,超越了许多现有模型。作为通用基础模型,Emu适用于广泛的应用场景,如智能创作、视觉分析等,代表了AI技术的新发展方向。BAAI开源Emu旨在推动多模态智能研究的进步,为下一代AI技术发展铺平道路。
awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集
AI Generated ContentGithubLarge Language Model应用开发平台开源项目数据集神经网络架构
awesome-llm-and-aigc项目整合了大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用。项目涵盖了神经网络架构、多种语言和视觉模型的开发实现,到具体的应用平台,为研究人员和开发者提供全面资源。适合寻找最新的行业动态、学习资源和社区交流的技术人员和爱好者。通过加入关键词如'开源', 'AI技术', '整合',进一步提高SEO优化效率。
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