GoLLIE

适用于信息抽取的先进大规模语言模型

GoLLIE是一种遵循注释指南进行信息抽取的大规模语言模型，在零样本信息抽取方面优于以往方法。它允许用户根据即时定义的注释模式进行推断，不仅依赖已编码知识。GoLLIE的代码和模型公开发布，适用于各种任务，并提供了开箱即用的实例笔记本和定制任务支持。

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介绍相关项目

gemma-7b-it - 轻量级开源语言模型支持多种文本生成任务

GemmaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型

Gemma-7b-it是一款7B参数的指令调优语言模型,属于Google推出的轻量级开源模型系列。该模型支持问答、摘要和推理等多种文本生成任务,体积小巧易部署,适合在资源受限环境中使用。Gemma-7b-it采用先进训练技术,在多项基准测试中表现优异,同时注重道德和安全性。这款模型为NLP开发者和研究人员提供了一个功能强大且灵活的工具。

Yi-6B-200K - 提供中英文双语支持的开源大语言模型

GithubHuggingfaceYi双语开源开源项目技术报告模型语言模型

致力于构建开源大语言模型，具备出色的语言理解、常识推理和阅读理解能力。Yi系列通过多语言语料库训练，在许多基准测试中表现优异。采用Llama架构，由Yi团队独立开发数据集与基础设施，适合个人、学术和商业使用。

aigc - 大语言模型的实际应用与架构设计解析

AI 2.0GithubLLM开源项目架构设计软件开发

本文探讨了大语言模型（LLM）在软件开发中的多种应用，包括Prompt编写与管理、架构设计等。介绍了利用Chat模式实现交互设计，基于AI 2.0优化开发流程，以及LLM应用架构的设计与实施。此外，还涉及特定场景下的模型微调和上下文工程，展示了如Prompt Engineering和Unit Mesh等开源项目，以提升研发效能。

godot-llm - 大语言模型助力游戏开发的开源插件

GithubGodot LLM向量数据库大语言模型开源项目文本嵌入文本生成

Godot-LLM是一个集成大语言模型功能的Godot引擎插件。它提供文本生成、文本嵌入、多模态文本生成和向量数据库等功能，适用于NPC模型、游戏机制和设计辅助。该插件支持在普通硬件上本地运行小型LLM模型，并包含检索增强生成（RAG）组件，有助于创建更智能的游戏世界和角色互动。

gemma-2-2b - 轻量级文本生成模型，支持多任务应用

GemmaGithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型语言模型谷歌

Gemma是Google推出的开源文本生成模型，专用于问答、文本总结和推理等任务。其模型小巧，易于在笔记本或云基础设施等资源有限的环境中部署。支持多种应用场景，例如内容生成、聊天机器人、自然语言处理研究和语言学习。模型使用多样化来源的数据进行训练，覆盖广泛的语言风格和主题。

Awesome-Code-LLM - 全面梳理了代码领域的语言模型研究，涵盖最新的论文和研究成果

Code GenerationGithubLLMLanguage Models for CodeNLPSoftware Engineering开源项目

《Awesome-Code-LLM》项目全面梳理了代码领域的语言模型研究，涵盖最新的论文和研究成果。这是一个极佳资源，旨在增强NLP与软件工程使用中语言模型的效果和效率，提供详尽的研究资源，非常适合机器学习初学者和NLP新手深入了解该领域。

MiniCPM-Llama3-V-2_5-gguf - GGUF格式大语言模型轻量化推理工具

GithubHuggingfaceMiniCPMllama.cppollama人工智能开源项目模型模型部署

MiniCPM-Llama3-V 2.5 GGUF是一个针对大语言模型轻量化部署的优化模型文件。通过llama.cpp和ollama框架，开发者可实现模型的本地化推理。项目提供完整的部署文档，支持高效且便捷的本地化实现

ELLA - 大语言模型辅助扩散模型实现增强语义对齐

ELLAEMMAGithub多模态技术开源项目文本生成图像语义对齐

ELLA项目将大语言模型与扩散模型结合，提高了图像生成的语义对齐能力。通过LLM注释的合成标题训练，ELLA实现了更准确的文本到图像转换。项目提供DPG-Bench评估基准和ComfyUI插件，并开发了支持多模态输入的EMMA模型。这些创新为图像生成领域开辟了新途径，展现了语言模型与扩散模型融合的应用前景。

LLMs-from-scratch - 简明易懂的GPT类大语言模型构建与训练教程

Build a Large Language ModelGPTGithubLLM开源项目微调预训练

本书详细介绍了如何从零开始编码、构建和训练GPT类大语言模型。提供逐步指导、清晰图示和示例，适合教育用途的小型模型开发，并包含大模型预训练权重加载和微调的代码示例。

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