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Recurrent-LLM

RecurrentGPT 模拟 LSTM 实现无长度限制文本生成

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。

model - 高效文本生成的突破:快速模型训练与推理
Apache许可证GithubHuggingfaceLLAMAUnsloth开源项目文本生成推理模型模型训练
该模型使用Unsloth和Huggingface的TRL库显著加速了训练过程,实现了高效文本生成。由keivenlombo开发,基于Apache-2.0许可,此模型为大规模语言模型的实施提供了一种便捷且准确的解决方案。
tiny_random_distilgpt2 - 基于GPT-2的轻量级文本生成模型
GithubHuggingface开源开源项目授权许可未知模型版权软件许可
tiny_random_distilgpt2是一个基于GPT-2的语言模型,采用模型压缩技术实现,主要用于文本生成任务。该模型相比原始GPT-2模型体积更小,适合在计算资源有限的环境中使用。
py-gpt - 多功能桌面AI助手,支持多模式与模型集成
DALL-E 3GPT-4GithubLangchainOpenAI APIPyGPT开源项目
PyGPT是一款桌面AI助手,提供与OpenAI语言模型GPT-4、GPT-4 Vision和GPT-3.5的直接互动,并通过Langchain集成其他LLMs。支持对话、生成、辅助和图像处理等多种功能,使用DALL-E 3进行图像生成,利用GPT-4 Vision进行图像分析。支持文件系统操作、Python代码生成和执行、系统命令、电文语音合成和识别,集成微软Azure、Google、Eleven Labs和OpenAI的服务。多模态插件支持,适用于文本交互、系统自动化、日常辅助、视觉应用和代码生成。
picoGPT - 极简风格的GPT-2实现版本
GPT-2GithubNumPypicoGPT代码实现开源项目模型生成
picoGPT是一个极简风格的GPT-2实现版本,采用NumPy全面编写,前向传播过程在短短40行代码中展开。它虽然运行缓慢,不支持多重训练或高级的采样方法,但其独特的简化设计提供了一种有趣的学习与试验环境,极适合AI和机器学习领域的爱好者及开发者。
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。
OpenGPT - 医疗领域的大型对话模型框架与数据集生成工具
GithubNHS-LLMOpenGPT医疗数据集大语言模型安装指南开源项目
OpenGPT框架助您创建数据集并训练医疗领域的大型对话模型。通过OpenGPT生成的NHS-LLM使用丰富的医疗数据集供下载。提供从数据收集到模型训练的完整教程,并兼容LLaMA模型。详细教程涵盖了使用预设提示词生成任务数据集及调整配置文件进行模型训练的方法。
gpt2-arxiv - 基于GPT-2的学术文本生成与预测工具
ArXivGithubHuggingfacegpt2-arxiv人工智能开源项目文本生成模型训练参数
该模型通过GPT-2深度学习框架和超过160万ArXiv手稿摘要的训练,实现文本生成与预测。支持预测性输入和学术参考推荐,适用于多种科研与文本分析场景。
llm-viz - 交互式3D可视化展示GPT网络模型推理过程
Brendan BycroftCPU模拟GithubLLM可视化交互式3D模型开源项目项目展示
LLM-viz是一个开源项目,提供3D交互式模型可视化GPT网络推理过程。基于OpenAI的GPT-2和GPT-3拓扑结构,通过字母排序演示网络运行。支持渲染不同规模网络,包括小型GPT-2模型。该工具有助于理解大型语言模型的内部工作机制,为AI研究和教育提供直观参考。
textgenrnn - 高效训练文本生成神经网络的实用模块
GithubKerasPythonTensorFlowchar-rnntextgenrnn开源项目
textgenrnn是一个基于Keras和TensorFlow的Python 3模块,只需几行代码即可训练不同规模和复杂度的文本生成神经网络。支持字符级和词级训练,并可使用预训练模型加快训练。其现代架构利用注意力加权和跳过嵌入等技术,提升模型质量和训练速度。可在GPU上训练并在CPU上生成文本,还可在Colab中免费试用。
LLMPapers - 大型语言模型研究论文和资源汇总
ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理
LLMPapers是一个汇集ChatGPT、GPT-3等大型语言模型相关论文和资源的开源项目。该项目涵盖评估、调查、上下文学习、指令微调、RLHF等多个研究方向,由多位专家学者维护。LLMPapers为研究人员提供大语言模型领域的最新进展和参考资料,是该领域重要的学术资源库。
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