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LightGBMLSS

LightGBM概率建模扩展框架 实现全条件分布预测

LightGBMLSS概率建模分布预测梯度提升机器学习Github开源项目

LightGBMLSS作为LightGBM的扩展框架，实现了单变量目标全条件分布的建模和预测。该框架支持多种分布类型，包括连续、离散和混合分布，并具备归一化流和混合密度等先进功能，能够有效处理复杂的多模态数据。LightGBMLSS自动推导梯度和海森矩阵，集成了超参数优化和可解释性分析功能，同时保持与LightGBM的完全兼容。这一框架为概率建模提供了全面而灵活的解决方案。

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介绍相关项目
mlimpl - 全面的机器学习和深度学习算法实现库
Github开源项目强化学习机器学习深度学习算法实现统计学习
mlimpl提供了多种机器学习、深度学习和强化学习算法的实现。从线性回归、决策树到CNN、GAN、LSTM等深度模型，以及多臂老虎机、马尔可夫决策过程、DQN、Actor-Critic等强化学习算法均有涵盖。代码结构类似sklearn，配有详细文档和注释，便于学习、应用和二次开发。
openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展
GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展
OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。
lighteval - 轻量级LLM评估框架，支持多任务处理与复杂模型配置
GithubHugging FaceLLMLightEval安装开源项目评估
lighteval是一款轻量级LLM评估套件，兼容datatrove和nanotron库，支持CPU和多GPU环境，能处理超大模型。多任务配置允许自定义和社区任务，具备数据并行、管道并行及Hugging Face Hub集成功能。适用于复杂模型配置和推理端点。
pfgmpp - 统一扩散和泊松流的生成模型框架
GithubPFGM++人工智能图像生成开源项目深度学习生成模型
PFGM++是一个统一扩散模型和泊松流生成模型的框架,通过在高维空间嵌入路径来生成数据。它可以退化为PFGM或扩散模型,并允许通过选择额外维度D来平衡模型的鲁棒性和刚性。实验显示,特定D值的PFGM++模型在CIFAR-10和FFHQ数据集上的性能超越了现有的扩散模型,并对建模误差表现出更好的鲁棒性。
MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型
AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型
MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术，在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色，不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型，还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模，展示了其在移动设备应用中的潜力。
VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型
GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉
VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型，专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器，支持数百种视觉语言任务，包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性，扩展了其在多模态应用场景中的能力，推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。
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。
TrustLLM - TrustLLM：全面大语言模型可信度研究工具
GithubICML 2024LLMTrustLLM工具包开源项目性能评估
TrustLLM是一款专注于评估大型语言模型（LLMs）可信度的工具包。涵盖八个维度的可信度原则，并在真相、安全、公平、鲁棒性、隐私和机器伦理等方面建立基准。TrustLLM提供便捷的评估工具，可以快速评估16种主流LLMs，帮助开发者提升模型可信度。项目已被ICML 2024接受，并持续更新以包括最新的模型和功能。详情请访问项目网站。
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。
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。
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