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SLAM-LLM

专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具

SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包,为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理,提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务,具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点,适合研究人员和开发者使用。

AnythingLLM - 多功能AI应用,支持多种LLM
AnythingLLM 是一款多功能AI应用,可与任何LLM互动并提高生产力。它无需技术设置,支持在Windows、MacOS和Linux上私密运行最新的LLM。支持自定义模型,包括GPT-4、Llama和Mistral,并且内置多种工具以确保数据隐私。
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。
llava-v1.6-34b - 大规模多模态模型的开源项目介绍
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态开源项目模型自然语言处理计算机视觉
模型在大规模多模态模型和聊天机器人领域的研究中有重要应用,采用多样化的数据集提升不同任务表现,适合计算机视觉、自然语言处理及人工智能的研究者使用。
llama-models - Meta推出的开放大型语言模型Llama
GithubLlama人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理
llama-models是Meta开发的开放大型语言模型项目,为AI开发者、研究人员和企业提供易用的工具。项目包含Llama 2、Llama 3和Llama 3.1等多个版本,支持不同模型规模和上下文长度。llama-models注重开放性、生态系统支持和安全性,为AI创新与负责任发展奠定基础。
llava-llama-3-8b-v1_1-gguf - 基于Llama-3的8B参数多模态模型实现图文交互
GithubHuggingfaceLLaVAXTuner图像理解大模型微调开源项目模型视觉语言模型
这是一个基于Llama-3和CLIP视觉模型构建的多模态系统,采用GGUF格式优化部署效率。模型在MMBench、CCBench等多个基准测试中展现了优秀的图像理解和文本生成能力。通过ollama或llama.cpp框架,可实现快速本地部署和图文交互功能。
SqueezeLLM - 硬件资源优化下的大语言模型量化服务
GithubSqueezeLLM内存优化大语言模型开源项目模型压缩量化
SqueezeLLM通过密集与稀疏量化方法降低大语言模型的内存占用并提升性能,将权重矩阵拆分为易量化的密集组件和保留关键部分的稀疏组件,实现更小内存占用、相同延迟和更高精度。支持包括LLaMA、Vicuna和XGen在内的多个热门模型,提供3位和4位量化选项,适用于不同稀疏度水平。最新更新涵盖Mistral模型支持和自定义模型量化代码发布。
Time-LLM - 开发用于时序预测的高级语言模型
GithubICLR 2024Time-LLM大语言模型开源项目时间序列预测框架重编程
Time-LLM将大型语言模型重新用于时序预测,利用其强大功能处理时序数据,并结合专家知识和任务说明提升预测精度。支持Llama-7B、GPT-2和BERT等模型,框架灵活且适应性广泛。了解Time-LLM的最新更新、使用案例和技术细节,访问我们的详细介绍及相关资源。
DALM - 优化AI语言模型的开源自适应工具包
ArceeDALMGithubLlama-2-7b-hfRAG-end2endcontrastive learning开源项目
Arcee开源的领域自适应语言模型工具包(DALM)结合了RAG-e2e架构,实现LLM与向量存储的高效整合。该工具包支持Llama、Falcon和GPT等解码器,适用于特定领域的高级定制。工具包包括数据处理、训练和评估的完整代码库,支持对比学习和高效的检索生成联合训练。
modelz-llm - 开源大语言模型推理服务器,支持本地和云端部署并兼容OpenAI API
GithubModelz LLMOpenAI兼容 API云原生开源LLMs开源项目自托管
Modelz LLM 是一款推理服务器,支持在本地或云端环境中运行开源大语言模型(LLM),如FastChat、LLaMA和ChatGLM,并兼容OpenAI API。用户可以通过OpenAI Python SDK或LangChain与模型交互,支持将不同LLM的Docker镜像部署在Kubernetes等云原生环境,便于开发者快速上手和灵活部署各种AI应用。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
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