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RecurrentGPT 模拟 LSTM 实现无长度限制文本生成

Recurrent-LLM RecurrentGPT AI As Contents Transformer 长短时记忆 Github 开源项目

RecurrentGPT 模拟 LSTM 的长短时记忆机制，解决了 GPT 生成文本长度受限的问题。每次生成时段文本并更新记忆，便于用户观测和修改。这提高了文本生成的可解释性和互动性，并展示了其在互动小说和个性化内容创作中的潜力。RecurrentGPT 运用了认知科学和深度学习的流行设计概念，推动了下一代计算机辅助写作系统的发展。

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介绍相关项目

PastaGPT - PastaGPT：AI文本生成与交互式对话平台

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PastaGPT是一个AI驱动的在线平台，专注于文本生成和智能对话。该平台提供直观的用户界面，支持多种文本处理任务，包括创意写作、内容创作和智能问答。PastaGPT的核心功能围绕AI技术展开，旨在为用户提供高效的文字处理解决方案。作为一个基于人工智能的工具，PastaGPT致力于提升用户的工作效率和创造力。

LongWriter-llama3.1-8b-GGUF - 长上下文自然语言生成的突破与模型量化技术

GithubHuggingfaceLongWriter-llama3.1-8btransformers开源项目模型模型下载量化量化格式

LongWriter-llama3.1-8b-GGUF项目通过llama.cpp实现imatrix量化，为长上下文自然语言生成提供全面解决方案。支持英文和中文，涵盖多种量化类型，满足不同硬盘和速度需求。用户可根据VRAM和RAM选择合适的模型文件，获取最佳运行速度或质量。项目兼容多种硬件，包括Nvidia的cuBLAS、AMD的rocBLAS和Apple Metal，并提供I-quant与K-quant使用指南。文件可通过huggingface-cli下载，帮助用户提高自然语言处理效率。

LLM2LLM - 探索迭代数据增强提升语言模型性能

GSM8KGithubLLM2LLM大语言模型开源项目数据增强迭代学习

LLM2LLM项目提出了一种迭代数据增强方法，旨在提升大型语言模型的性能。该方法通过数据生成和筛选，创建高质量训练数据，逐步改进模型能力。研究团队在GSM8K等数据集上的实验证实了方法的有效性。项目已开源代码并提供复现指南，为相关研究和开发工作提供了参考资源。

multimedia-gpt - 通过OpenAI简单集成视觉及音频的多媒体AI工具

ChatGPTGithubMultimedia GPTOpenAIOpenAI DALLEOpenAI Whisper开源项目

Multimedia GPT是一款利用OpenAI GPT和视觉音频相结合的多媒体工具。它支持图片、音频和PDF文件输入，并以文字和图像形式输出结果。这个项目不需要自己准备GPU，实现了语音识别和图像生成，基于微软的Visual ChatGPT架构，未来计划支持视频处理。它兼容多种OpenAI语言模型，包括ChatGPT和GPT-4，用户可以自定义模型并在不同设备上运行。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w8a8 - 量化优化的多语言文本生成模型

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM多语言开源项目文本生成模型量化

该模型通过INT8量化优化，实现了GPU内存效率和计算吞吐量的提升，支持多语言文本生成，适用于商业和研究中的辅助聊天任务。在多个基准测试中，该模型实现了超越未量化模型的恢复率，尤其在OpenLLM和HumanEval测试中表现突出。使用GPTQ算法进行量化，有效降低了内存和磁盘的占用。可通过vLLM后端快速部署，并支持OpenAI兼容服务。

searchGPT - 基于大型语言模型（LLM）的开源搜索引擎，支持网络和文件内容实时搜索

GithubsearchGPT大型语言模型开源项目文件内容搜索问答系统

searchGPT是一款基于大型语言模型（LLM）技术的开源搜索引擎，提供自然语言回答功能。支持实时网络和文件内容搜索，集成OpenAI与GooseAI等LLM技术。简洁直观的界面提升用户体验。了解更多项目架构、未来发展及安装和运行指南，欢迎开发者贡献代码，特别是前端开发者。探索searchGPT的自然语言处理和搜索引擎创新优势。

LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南

Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化

本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。

llava-interleave-qwen-0.5b-hf - 多模态模型中的图像到文本生成的应用与研究

GithubHuggingfaceLLaVA Interleave图像文本转换多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理

LLaVA Interleave是基于变换器架构进行优化的开源自回归语言模型，专注于多模态大模型和聊天机器人的研究，支持多图像和多提示生成，适用于计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员和爱好者。在遵循开放许可证要求的前提下，模型提升了图像到文本的生成能力。通过4比特量化和Flash Attention 2优化策略，显著提高了生成效率。

build-nanogpt - 从零构建GPT-2模型的开源教学项目

GPT-2GithubnanoGPT开源项目机器学习深度学习语言模型

build-nanogpt是一个开源教学项目，演示如何从零构建GPT-2模型。通过详细的Git提交记录和YouTube视频讲解，项目展示了124M参数GPT-2模型的完整构建过程。用户可在约1小时内重现模型，并可扩展至GPT-3规模。项目还提供模型训练示例、FAQ和勘误表，是深入理解大型语言模型原理的实用资源。该项目适合对大型语言模型感兴趣的开发者和研究人员，不仅提供了代码实现，还包含详细的解释和实践指导，有助于深入理解现代自然语言处理技术。

相关项目

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