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

knowledge-gpt - 利用多种信息源进行准确知识提取的工具

GPT-3GithubOpenAIembeddingknowledgegpt信息提取开源项目

knowledge-gpt可从互联网及本地数据源采集信息，包括网站、PDF、PPTX、文档、YouTube字幕和音频。该工具通过OpenAI GPT-3生成提示，提供多种信息提取功能，支持API密钥配置和RESTful API使用示例，并适用于各种查询需求，精准生成答案并存储以供将来参考。

CodeGeeX4 - 开源多语言代码生成模型的新突破

AI编程CodeGeeX4Github代码生成多语言模型开源开源项目

CodeGeeX4-ALL-9B是一个基于GLM-4-9B训练的多语言代码生成模型。它提供代码补全、生成、解释等多项功能，并支持网络搜索、函数调用和仓库级代码问答。作为参数量低于10B的代码生成模型中性能最佳的一款，CodeGeeX4-ALL-9B在多个公开基准测试中表现优异，在某些方面甚至超越了参数量更大的通用模型，体现了其在推理速度和模型性能之间的出色平衡。

GaLore - 内存高效训练策略全参数学习与低秩梯度投影

GaLoreGithub低秩训练内存效率大语言模型开源项目梯度投影

GaLore是一种内存高效的低秩训练策略，实现全参数学习的同时比常见低秩适应方法更节省内存。作为梯度投影方法，GaLore可通过两行代码轻松集成到现有优化器中。这一策略不仅优化内存使用，还保持训练准确性，为大规模语言模型训练提供新解决方案。项目目前处于预发布阶段，计划未来支持多GPU训练和内存高效的低秩梯度累积等功能。

ToG - 将知识图谱与大语言模型结合的先进推理框架

GithubICLR 2024ToG大语言模型开源项目深度推理知识图谱

ToG是一个结合知识图谱与大语言模型的推理框架，通过'图思考'方式增强模型的推理能力。该框架支持Freebase和Wikidata知识图谱，显著提高了模型在复杂任务中的表现。ToG项目已在GitHub开源，提供了代码和详细说明，为相关研究提供了实验基础。该框架的创新在于深度融合知识图谱，实现了更精确和可靠的推理过程。

LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型

ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目

LLMGA基于多模态大语言模型，提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示，项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音，增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像（T2I）、补画、扩画及指令编辑，适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成，支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求，是理想的图像生成和编辑助手。

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。

VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型

GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉

VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型，专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器，支持数百种视觉语言任务，包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性，扩展了其在多模态应用场景中的能力，推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。

BELLE - 推动中文大语言模型的开源发展与指令微调

BELLEGithub中文优化大语言模型开源社区开源项目指令微调

BELLE项目致力于推动中文对话大模型的开源发展，重点关注如何利用开源预训练大语言模型构建具有指令理解能力的个性化语言模型。该项目持续公开指令训练数据、模型、训练代码和应用场景，同时评估不同训练数据和算法对模型性能的影响。BELLE专门针对中文进行优化，仅采用ChatGPT生成的数据进行模型调优，不包含其他来源的数据。

llm - LLM实验项目集合探索大型语言模型应用

API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境

该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验，开发者可以深入了解大型语言模型的应用，探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践，为AI领域学习者提供了有价值的资源。

gliner_medium-v2.1 - 多功能通用型命名实体识别模型GLiNER

GLiNERGithubHuggingface人工智能命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理

GLiNER是一种基于双向Transformer编码器的命名实体识别模型，可识别任意类型的实体。该模型为资源受限场景提供了实用的替代方案，克服了传统NER模型仅限预定义实体的局限性，同时避免了大型语言模型的高成本问题。GLiNER支持多语言，提供不同规模的版本，安装使用简便。在NER基准测试中表现优异，适用于多种应用场景。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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