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Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24

全新升级的俄英双语大语言模型 内置RAG检索增强功能

Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R是一个基于Mistral-Nemo的开源语言模型,针对俄语和英语进行了深度优化。模型通过SFT和SMPO方法训练,具备推理分析、文本生成、代码编写等多项能力。其特色在于支持RAG检索增强和128K长文本处理,在俄语基准测试中接近gpt-4o-mini水平。该项目完全开源,包含训练代码和数据集。

ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法
BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM开源项目
本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明,帮助工程师成功训练大规模语言模型(LLM)和多模态模型(VLM)。内容涵盖丰富的脚本和命令,适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验,提供有效解决方案,并持续更新,服务于ML社区。
WizardLM - 增强大型语言模型执行复杂指令的开源项目
GithubWizardLM人工智能大语言模型开源模型开源项目指令跟随
WizardLM项目致力于增强大型预训练语言模型处理复杂指令的能力。通过创新训练方法,该项目使模型更好地理解和执行多步骤、高难度任务。WizardLM在编程、数学和通用对话等基准测试中表现卓越。项目开源多个不同规模的模型版本,为语言模型技术的研究与应用提供有力支持。
VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型
GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调
VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型,具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础,增添了6.2亿参数,整合了先进的BLIP2-Qformer技术,达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿,展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化,支持在消费级显卡上运行,降低了使用门槛,拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。
HippoRAG - 大型语言模型的神经生物学启发长期记忆框架
GithubHippoRAGRAG大语言模型开源项目神经生物学长期记忆
HippoRAG是一个借鉴人类长期记忆神经生物学原理的检索增强生成(RAG)框架。它能让大型语言模型持续整合外部文档知识,以较低的计算成本实现通常需要昂贵迭代LLM管道才能达成的功能。该框架兼容ColBERTv2和Contriever等检索模型,还可与IRCoT结合获得互补效果。HippoRAG为大型语言模型提供了一种高效的长期记忆解决方案,在提升模型性能的同时降低了计算资源需求。
natasha - 多功能俄语自然语言处理工具,支持词嵌入、句子分割、形态标注等
GithubNLPNatashaRussian language开源项目模型优化自然语言处理
Natasha是一款用于解决俄语基础自然语言处理任务的工具,包括词标记、句子分割、词嵌入、形态标注、词形还原、短语规范化、句法解析、命名实体识别和事实提取。它在新闻领域的性能媲美或优于现有最佳模型。支持在CPU上运行,使用Numpy进行推理,注重模型体积、内存使用和性能。Natasha项目集成了多个库如Razdel、Navec、Slovnet和Yargy,提供统一的API,用户可在Python 3.7+环境中方便安装并快速上手使用。
ai-engineer-workshop - 构建评估和优化生产级RAG应用的实践指南
AI工程GithubLLMRAG开源项目生产应用评估优化
本项目提供了一个实践指南,聚焦于检索增强生成(RAG)应用的构建、评估和优化。内容涵盖基础RAG堆栈设置、评估套件创建、性能优化等关键环节。通过实操,开发者可学习如何利用大型语言模型(LLMs)处理私有数据,开发聊天机器人等AI应用。
RAG-Survey - AI内容生成中的增强检索方法全面指南
AI生成内容GithubRAGRetrieval-Augmented Generation大型语言模型开源项目知识增强
深入探索增强检索技术如何推动AI内容生成的进步。RAG-Survey项目综合最新研究,涵盖查询基准、潜在表达式和逻辑基础RAG等多种方法,持续更新其调研报告和文献库。项目专注于提升检索增强生成模型,精准高效地应用于开放域问答、代码生成等多个AI领域。
LLM-Zoo - 最新自然语言处理模型信息汇总,开源与闭源模型实时更新
ChatGPTGithubLLM开源开源项目模型自然语言处理
展示多种开源与闭源LLM模型的详细信息,包括发布时间、模型大小、支持语言、适用领域及训练数据。提供GitHub、HuggingFace、演示及研究论文链接,信息定期更新以反映最新进展。欢迎贡献者参与添加新模型或更新现有模型信息。
NeMo - 人工智能训练和部署平台
GithubNVIDIA NeMo多模态模型大语言模型开源项目热门生成式AI语音识别
NeMo框架是NVIDIA开发的一款云原生生成式AI框架,专为研究人员和使用PyTorch的开发者设计,支持大型语言模型、多模态模型、自动语音识别等多个领域。该框架能够利用现有代码和预训练的模型检查点,帮助用户高效创建和定制新的生成式AI模型。通过广泛的教程和文档,用户可以轻松开始使用NeMo框架,无论是在任何云端还是本地环境中。
NeumAI - 优化大规模检索增强生成的开发者数据平台
GithubNeum AIRAG向量数据库大语言模型开源项目数据平台
Neum AI是一个数据平台,帮助开发者利用检索增强生成(RAG)技术。它从现有数据源提取数据,生成向量嵌入,并导入向量数据库进行相似性搜索。平台具有高吞吐量分布式架构,处理数十亿数据点,内置数据连接器和实时同步功能,确保数据最新,并支持元数据混合检索,提供全面的RAG解决方案。
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