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yet-another-applied-llm-benchmark

基于真实场景的大语言模型能力评估基准

yet-another-applied-llm-benchmark是一个评估大语言模型在实际应用场景中表现的基准测试项目。该项目包含近100个源自真实使用情况的测试案例,涵盖代码转换、反编译、SQL生成等多种任务。通过简单的数据流DSL设计测试,项目提供了一个灵活的框架来评估大语言模型的实际能力。这个基准虽不是严格的学术标准,但为开发者提供了衡量大语言模型在日常编程任务中表现的实用方法。

speech-to-text-benchmark - 开源语音识别基准测试框架对比多家主流引擎
Github基准测试开源项目模型大小计算效率识别准确率语音转文本
该项目提供了一个开源的语音识别基准测试框架,对比了Amazon、Azure、Google等主流云服务以及OpenAI Whisper、Picovoice等引擎的性能。框架使用LibriSpeech、TED-LIUM和Common Voice数据集,评估词错率、计算效率和模型大小等指标。测试结果客观展示了各引擎在准确度和资源消耗方面的表现,为选择语音识别解决方案提供了参考依据。
mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎
AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化
mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现,无外部依赖,支持ARM NEON和x86 AVX2指令集,并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用,实现本地推理而无需上传敏感数据。
Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
LLM Playground - 多模型在线交互平台,探索大语言模型技术
AI工具APILLM Playground人工智能模型选择聊天界面
LLM Playground是一个开放的大语言模型交互平台。它整合了多个AI模型,具备系统提示定制、网络搜索和语音输入等功能。平台支持文本对话和内容生成,并提供聊天记录管理。用户可自定义API端点,实现灵活的AI交互。作为开源项目,LLM Playground致力于推动大语言模型技术的发展和应用,欢迎社区贡献。
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
GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理
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。
llmc - 开源工具压缩大型语言模型提升效率
GithubLLMCLLM压缩剪枝开源项目性能优化量化
llmc是一个压缩大型语言模型的开源工具,采用先进压缩算法提高效率和减小模型体积。它支持多种LLM和压缩方法,可在单GPU上量化评估大模型,兼容多种推理后端。项目提供LLM量化基准,帮助用户选择合适的压缩策略。
llm-compiler-7b - 一种用于增强代码优化的先进语言模型
GithubHuggingfaceLLVMMeta Large Language Model Compiler代码优化开源开源项目模型编译器优化
Meta的LLM Compiler是一款编译器优化语言模型,基于Code Llama构建,提升了对编译器中间表示与汇编语言的理解。LLM Compiler提供7B和13B两个版本,能够预测LLVM优化效果,在代码优化与反汇编任务中表现优异,实现了显著的代码优化和反汇编准确性。这一模型适用于研究与商业用途,助力开发者提高代码优化效率。
llm-starter-pack - 云原生LLM快速部署和运行入门工具包
Cloud NativeDockerGithubKubernetesLLM开源项目
llm-starter-pack是一个云原生LLM入门工具包,简化了在Kubernetes环境中部署和运行大语言模型的过程。项目提供完整脚本和工具,用于创建kind集群、应用Kubernetes配置,并启动LLM聊天机器人演示。包含从启动到关闭的全流程操作指南,支持macOS、Linux和Windows系统。适合开发者快速上手云原生LLM部署。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
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