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chain-of-hindsight

基于人类反馈优化语言模型的开源框架

Chain-of-Hindsight是一个开源项目,提供了基于Jax的语言模型训练框架。该方法通过人类反馈来优化模型性能,支持LLaMA和GPT-J等大型模型。项目包括数据准备、模型训练和评估的完整流程,其反馈处理机制有助于模型在对话和摘要等任务中提升表现。最新更新改进了大模型分片和数据并行处理,为自然语言处理研究提供了实用工具。

lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架
GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM开源项目
该项目提供统一框架,用于评估生成式语言模型,通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项,旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等,也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。
embedchainjs - 帮助创建基于任意数据集的LLM聊天机器人的框架
ChatbotChromaGithubNaval RavikantOpenAIembedchainjs开源项目
EmbedchainJS框架让你能轻松创建基于任意数据集的LLM聊天机器人。框架涵盖数据嵌入、分块、存储等完整流程,支持多种数据格式。集成OpenAI嵌入模型和ChatGPT API,兼容OpenAI 3.X版本,并配备Chroma向量数据库,帮助开发者大幅缩短开发时间。
RLHF-V - 通过细粒度反馈优化多模态大语言模型
GithubRLHF-V人类反馈多模态大语言模型幻觉减少开源项目行为对齐
RLHF-V框架通过细粒度的人类纠正反馈来优化多模态大语言模型的行为。该项目收集高效的纠正反馈数据,让标注者修正模型回答中的幻觉片段。实验表明,仅需1小时训练即可将基础模型的幻觉率降低34.8%。RLHF-V在Muffin模型上的验证展示了显著的性能提升,有效提高了模型的可信度。
langchain-gpt4free - 免费构建和使用GPT4/3.5的大型语言模型
GPT-3.5GPT4GithubLangChain gpt4free安装开源项目
LangChain gpt4free是一个开源项目,旨在帮助开发者使用大型语言模型(LLM)构建应用并免费访问GPT4/3.5。安装方法非常简单,只需运行指定命令。使用示例代码可以快速入门,选择合适的模型和提供商,初始化LLM并得到结果。支持和问题报告可以通过GitHub Issues页面进行,欢迎贡献者通过拉取请求提交改进。
GPT-2 - 开源语言模型训练与实现探索
GPT-2Github代码复现开源项目数据预处理模型架构训练循环
本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程,包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低,但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素,如权重初始化、学习率调整等技术细节。
LangChain - LangChain的C#实现
C#GithubLLMsLangChainSemanticKernel开源项目数据库
LangChain的C#实现提供了一个灵活且可扩展的大型语言模型框架,支持多种第三方库。该项目适用于创建和管理向量数据库,并能够集成多种LLM模型。团队对拉取请求响应迅速,并欢迎更多开发者参与提升项目质量。查询项目Wiki和示例代码以快速入门。
llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目
LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
chameleon-llm - 插件式组合推理框架增强LLMs功能
ChameleonGPT-4GithubLarge Language ModelsScienceQATabMWP开源项目
Chameleon框架集成了多种工具,如视觉模型、Web搜索引擎和Python函数,提升了大型语言模型(LLMs)的推理能力。基于GPT-4的自然语言规划,Chameleon能够精准推理工具的组合和执行顺序。在ScienceQA任务中,Chameleon的准确率为86.54%,领先当前模型11.37%;在TabMWP任务中,整体准确率达98.78%。其模块化设计和灵活工具调用机制使其适用于各种复杂任务。
cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B
CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型
CogVLM是一款开源视觉语言模型,具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中,CogVLM实现了最先进的性能,部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话,适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放,经登记后可免费用于商业用途。
langchain-ray - 现代开源LLM开发必备库
GithubLLMLangChainPythonRay开源库开源项目
LangChain和Ray是关键的Python库,用于快速开发和部署大规模语言模型(LLM)应用。项目提供了多种技术示例和用例,包括开源LLM搜索引擎、快速嵌入生成及基于检索的问答系统。通过文档、Slack和论坛与开发者社区互动,共同学习与成长。
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