开源复现LLaMA架构的大型语言模型
OpenLLaMA是一个开源项目,旨在复现LLaMA大型语言模型。它基于Apache 2.0许可,提供了7B和3B模型(1万亿标记训练)以及13B模型预览版(6000亿标记训练)。项目发布了PyTorch和JAX格式的预训练权重,并与原始LLaMA进行了性能对比。OpenLLaMA使用RedPajama数据集训练,整体性能与LLaMA和GPT-J相当,部分任务表现更佳。
OpenLLaMA是一个由Berkeley AI Research的研究人员开发的开源项目,旨在复现Meta AI的LLaMA大型语言模型。这个项目提供了经过permissive许可的预训练模型权重,可以自由使用和分发。
OpenLLaMA模型可以通过Hugging Face Transformers库轻松加载和使用。值得注意的是,建议避免使用Hugging Face的快速分词器,因为有时可能会导致不正确的分词结果。用户可以直接使用LlamaTokenizer类,或在AutoTokenizer中设置use_fast=False选项。
此外,该项目还提供了使用EasyLM框架加载和使用模型权重的方法。EasyLM是一个基于JAX的训练流程,专门用于大型语言模型的训练和微调。
OpenLLaMA使用Together公司发布的RedPajama数据集进行训练,这个数据集是对LLaMA训练数据集的复现,包含超过1.2万亿个token。训练过程严格遵循了原始LLaMA论文中描述的预处理步骤和训练超参数,包括模型架构、上下文长度、训练步骤、学习率调度和优化器等。
模型训练在云TPU-v4上进行,使用了正常的数据并行和完全分片的数据并行(也称为ZeRO stage 3)相结合的方法,以平衡训练吞吐量和内存使用。对于7B参数模型,每个TPU-v4芯片可以达到超过2200 tokens/秒的吞吐量。
OpenLLaMA在多项任务上进行了评估,并与原始LLaMA模型和GPT-J模型进行了比较。结果显示,OpenLLaMA在大多数任务上的表现与原始LLaMA和GPT-J相当,在某些任务上甚至表现更好。
OpenLLaMA为研究人员和开发者提供了一个可自由使用的大型语言模型,为自然语言处理领域的进一步研究和应用创造了条件。该项目的开源性质也促进了社区合作和知识共享,推动了大型语言模型技术的民主化。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务 研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。
一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。
用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示
TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
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基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
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Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
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