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openlogprobs

Python库实现语言模型API对数概率提取

openlogprobs语言模型API概率提取PythonGithub开源项目

openlogprobs是一个Python库，用于从语言模型API中提取对数概率。它实现了多种算法，如topk搜索、精确解和二分查找，可从OpenAI等API中提取完整概率向量。该工具支持并行处理，提高了效率。openlogprobs主要用于语言模型反演研究，为学术研究提供支持。这个库易于安装和使用，适合自然语言处理研究人员使用。

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pykoi-rlhf-finetuned-transformers - 利用RLHF优化大型语言模型的Python库
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GPflow - 用于构建 Gaussian process 模型的 Python 包
GPflowGaussian processGithubPythonTensorFlow开源项目
GPflow 是一个用于构建 Gaussian process 模型的 Python 包，支持组合内核和现代推断。基于 TensorFlow 2.4+ 和 TensorFlow Probability，GPflow 能在 GPU 上高效运行。项目提供详细文档、社区支持和多个实际使用示例，适用于各种机器学习任务。作为开源项目，GPflow 鼓励开发者贡献代码。
open-assistant-api - 开源智能助理API
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NLP-Natural-Language-Processing - 全面的自然语言处理资源与工具库
GithubNatural Language Processing开源项目数据科学机器学习深度学习计算机视觉
提供全面的自然语言处理（NLP）资源，涵盖数据集、前沿技术、课程、书籍推荐、GitHub代码示例及流行工具。涉及数据分析、知识图谱、模型与算法、情感分析、主题建模等任务的详细资料与学习路径。了解最新NLP动态，探索自然语言处理的应用潜力。
pomegranate - Python 中快速、灵活且易于使用的概率建模
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新版本将计算后端从Cython迁移到PyTorch，提升了速度和灵活性。新特性包括GPU支持、半精度计算、多变量分布、缺失值处理以及更好的社区贡献。改进后的pomegranate在混合模型、贝叶斯网络和隐马尔科夫模型的构建中表现出色，实现了高度的灵活性和效率。
tree-of-thought-llm - 大型语言模型的高效问题解决算法
GPT-4GithubMIT LicenseOpenAI APIPythonTree of Thoughts开源项目
该项目提供了《树思路：使用大型语言模型进行深思熟虑问题解决》论文的官方实现，包括代码、提示和模型输出。用户可通过配置OpenAI API密钥并安装`tree-of-thoughts-llm`包，快速开始解决如24点游戏等任务。项目详细介绍了多种实验和算法参数，支持不同任务的定制化设置，适合需要大型语言模型辅助解决复杂问题的用户。
OpenELM-1_1B-Instruct - 高效开源语言模型家族及其完整训练框架
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OpenELM是一个开源高效语言模型家族，通过层级缩放策略优化参数分配以提高模型精度。该项目提供了从2.7亿到30亿参数的预训练和指令微调模型，以及完整的数据准备、训练、微调和评估框架。OpenELM在多项自然语言处理任务中表现出色，为语言模型研究和应用开发提供了有价值的开源资源。
open_llama_7b - 开源复现的大规模语言模型媲美原版LLaMA
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OpenLLaMA是一个基于Apache 2.0许可的开源大型语言模型，旨在复现Meta AI的LLaMA。该项目提供了在1万亿个token上训练的7B和3B模型，以及在6000亿个token上训练的13B模型预览版。OpenLLaMA基于RedPajama数据集训练，在多项评估任务中表现与原版LLaMA相当或更优。项目开源了PyTorch和JAX格式的预训练权重，支持使用Hugging Face transformers和EasyLM框架加载模型。
openlrc - 使用 Whisper 和 LLM（GPT、Claude 等）将语音转录并翻译成 LRC 文件的Python库
GithubLRC 文件Open-LyricsPython开源项目翻译语音转录
OpenLRC是一个Python库，利用faster-whisper进行语音转录，并使用LLM如OpenAI-GPT和Anthropic-Claude将其翻译和优化支持.lrc字幕文件生成。该库提供上下文感知的翻译以提升质量，并支持生成双语字幕和自定义API端点。适用于音频和视频文件的转录和翻译，支持多种翻译引擎和输出格式，安装和使用简便。
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AI分析GithubLoghub开源项目日志数据集系统日志
Loghub汇集了多个领域的原始系统日志数据集，包括分布式系统、超级计算机和操作系统等。这些未经处理的数据集保留了原始特征，为AI日志分析研究提供了重要资源。项目已获得450多个学术和工业组织的使用，并提供数据集下载和相关研究论文引用，全面支持日志分析研究。
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