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LaMDA-rlhf-pytorch

Google对话AI模型的开源预训练实现

LaMDA预训练模型自然语言处理开源实现transformer架构Github开源项目

LaMDA-rlhf-pytorch是Google LaMDA对话AI模型的开源PyTorch实现，聚焦2B参数预训练架构。项目整合了T5相对位置编码、门控GELU激活函数和GPT式解码器结构，并提供预训练脚本、Hugging Face数据集集成和Weights & Biases日志记录功能。后续将加入SentencePiece分词器、详细文档、微调脚本和推理能力。此项目为AI研究者和开发者提供了研究大规模对话模型的平台。

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介绍相关项目
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。
ChatGLM3 - 突破性能与功能的开源对话模型
AIChatGLM3Github大语言模型对话系统开源模型开源项目
ChatGLM3是智谱AI与清华大学KEG实验室联合开发的开源对话模型。该模型在保持对话流畅和易于部署的基础上，引入了更强大的基础架构、更全面的功能支持和多个开源版本。ChatGLM3-6B不仅支持多轮对话，还能进行工具调用和代码执行，在10B以下模型中表现出色。此外，项目还开源了基础模型和长文本版本，为学术研究和商业应用提供了多样化选择。
phasellm - 探索和评估大型语言模型的框架
API集成GithubPhaseLLM大语言模型开源开源项目性能评估
PhaseLLM是一个创新的框架，旨在帮助用户管理和测试由大型语言模型（LLM）驱动的体验，如ChatGPT及其变种。该框架提供标准化API，兼容OpenAI、Cohere、Anthropic等多家服务提供商，构建评估体系，并新增自动化功能，使开发者和数据科学家能更容易地启动新的产品。适合各类品牌和产品经理，简化和加速大型语言模型的集成与评估过程。
Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型，深化语义理解与执行技术
Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果，通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练，大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导，支持多种生态系统和快速本地部署，适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时，通过开源和社区合作，推动开源大模型技术研究及应用。
gpt-2-tensorflow2.0 - 在Tensorflow 2.0中实现的GPT-2模型预训练与文本生成
GPT-2GithubOpenAitensorflow开源项目文本生成模型预训练
该项目实现了OpenAi GPT-2模型在Tensorflow 2.0中的预训练和序列生成，并提供详细的设置和训练指南。用户可以使用示例数据进行预训练或下载OpenWebText数据进行训练。支持多GPU分布式训练，并提供命令行接口和TensorBoard集成，帮助高效地进行模型训练和优化。项目遵循MIT许可证，社区贡献和改进热烈欢迎。
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码
GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理
LLM2Vec项目通过简单的三步法，将仅解码的大型语言模型转换为有效的文本编码器。这三步包括启用双向注意力机制、掩蔽下一个词预测和无监督对比学习。经过微调，这个模型能够在文本嵌入、信息检索和句子相似性等自然语言处理应用中取得高效表现。
LLMBook-zh.github.io - 大语言模型技术的发展与前景
ChatGPTGithubOpenAI人工智能大语言模型开源项目预训练语言模型
本书全面介绍了大语言模型技术，包括基础原理、关键技术和应用前景。通过深入研究，大模型的发展历程得到探索，其中包含OpenAI的GPT系列模型和训练细节。本书适合具有深度学习基础的高年级本科生和低年级研究生，为科研人员提供指导，推动人工智能技术的进步。
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。
MEGABYTE-pytorch - 多尺度Transformer模型实现百万字节序列预测
AI模型GithubMEGABYTEPytorchTransformer开源项目深度学习
MEGABYTE-pytorch是一个基于PyTorch实现的多尺度Transformer模型，专门用于预测百万字节长度的序列。该项目具有灵活的配置选项，支持多个本地模型，并整合了Flash Attention等先进技术。MEGABYTE-pytorch通过简洁的API接口实现长序列处理、模型训练和文本生成。此外，项目提供了基于enwik8数据集的训练示例，为开发者提供了实用参考。
vip-llava-7b - ViP-LLaVA的多模态对话与视觉指令协同应用
GithubHuggingfaceViP-LLaVA多模态模型开源项目模型聊天机器人自然语言处理计算机视觉
ViP-LLaVA-7B是一个开源的聊天机器人，通过对LLaMA/Vicuna的图像与区域级指令数据进行微调，采用transformer架构。其主要用于多模态模型及聊天机器人研究，适合计算机视觉、自然语言处理、机器学习与人工智能领域的研究者及爱好者。该模型于2023年11月完成训练，并在四项学术区域级基准测试中表现优异。
相关项目
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