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

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。

gliner_base - 灵活的命名实体识别模型，适用各种场景

BERTGLiNERGithubHuggingface命名实体识别多语言开源库开源项目模型

GLiNER是基于双向Transformer编码器的命名实体识别模型，能够识别多种实体类型，是传统NER模型的实用替代方案。与大型语言模型相比，GLiNER在资源受限场景中更高效且成本更低。该模型支持多语言并易于安装，用户可通过Python库轻松集成和使用。最新版本更新了多个模型参数，提升了性能，适合广泛的语言环境。该模型由Urchade Zaratiana等人开发，旨在提升科研和工业界的文本分析能力。

OpenGPTAndBeyond - 开源类ChatGPT模型的实现与发展概述

ChatGPTGPT-3GithubLLaMA大语言模型开源开源项目

自LLaMA权重泄露和斯坦福小羊驼取得显著成果以来，开源社区对开发ChatGPT级别的大语言模型充满希望。页面详细记录了从复刻到超越的整个过程，包括基础模型、领域模型、训练、推理、多语言支持、多模态技术等各方面的进展。此外，还提供了丰富的开发和实施指导，从数据准备到低成本推理，并介绍了多个著名开源模型如LLaMA、BLOOM、GPT-J等。它是研究者和开发者理解和推进大语言模型开源发展的全面资源。

gemma-1.1-7b-it - Google发布的高性能7B参数语言模型

GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目模型模型评估训练数据

Gemma-1.1-7b-it作为Google最新发布的7B参数语言模型,通过强化学习和人类反馈方法训练,在模型质量、代码生成、事实准确性及多轮对话等方面都实现了显著提升。该模型能够支持问答、摘要和推理等多项任务,同时具备轻量化特点,可在普通笔记本电脑等设备上运行

gemma-2-9b - Google推出的轻量级开源大语言模型适用于资源有限环境

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

Gemma是Google开发的轻量级开源大语言模型系列,源自Gemini模型技术。这些英语文本生成模型开放预训练和指令微调权重,可用于问答、摘要和推理等任务。较小的规模使其适用于资源受限环境,如笔记本电脑或个人云设施,让更多人能使用先进AI模型。Gemma经过安全和伦理评估,并提供负责任AI开发工具包,确保安全可靠使用。

paligemma-3b-pt-224 - 基于SigLIP和Gemma的多功能视觉语言模型

GithubHuggingfacePaliGemma图像处理多语言开源项目模型自然语言处理视觉语言模型

PaliGemma是一款结合SigLIP视觉模型和Gemma语言模型的视觉语言模型。该模型可处理图像和文本输入并生成文本输出,支持多语言。PaliGemma在图像字幕、视觉问答、文本阅读、物体检测等多种视觉语言任务中表现优异。模型采用Transformer架构,拥有30亿参数,经过大规模多语言数据预训练,可通过微调应用于特定任务。

gemma-2b - 轻量级开源语言模型实现高效文本生成

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

Gemma-2b是Google开发的轻量级开源语言模型，采用Gemini技术。这个2B参数的基础版本可在资源受限环境中部署，支持问答、摘要和推理等文本生成任务。模型在多项基准测试中表现优异，并重视伦理和安全。Gemma-2b为开发者提供微调和创新机会，推动AI技术普及。

IEPile - 双语大规模信息抽取数据集构建及模型优化

GithubIEPile信息抽取双语大规模数据集开源项目指令微调

IEPile是一个包含0.32B tokens的双语信息抽取指令数据集,整合了26个英文和7个中文信息抽取数据集。采用基于模式的分批指令生成策略,IEPile支持多种信息抽取任务。研究者利用IEPile对Baichuan2-13B-Chat和LLaMA2-13B-Chat模型进行微调,在全监督和零样本信息抽取任务中均实现了显著性能提升。项目提供了详细的数据格式说明和模型训练指南。

Multi-LLM-Agent - 多模型协作系统提升小型语言模型工具学习效能

GithubMulti-LLM Agentα-UMi人工智能大语言模型工具学习开源项目

α-UMi是一个创新的多模型协作系统，将语言模型能力分解为规划、调用和总结三个组件。通过全局到局部的渐进式微调策略和灵活的提示设计，该系统显著提升了小型语言模型在工具学习任务中的表现，甚至超越了某些大型闭源模型。α-UMi为复杂AI任务提供了新的高效解决方案。

InfLLM - 优化大规模语言模型处理超长序列的无训练记忆方法

GithubInfLLM大语言模型开源项目训练无关方法记忆单元长序列处理

InfLLM是一种新型无训练记忆方法，可有效处理超长序列。通过将远程上下文存储在额外的存储单元中并采用高效机制进行注意力计算，InfLLM在保持长距离依赖捕捉能力的同时，提高了处理效率。即使在序列长度达到1,024K的情况下，InfLLM仍表现优越，无需连续训练即可超越许多基线模型。

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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。

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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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