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tiny-random-idefics2

面向测试开发的轻量级Idefics2多模态交互模型

tiny-random-idefics2是一个基于Idefics2架构构建的轻量级模型,集成Mistral文本处理和Idefics2视觉处理功能。通过简化的网络结构设计,包括最小化隐藏层和注意力层,实现了高效的多模态交互能力。该项目基于Transformers框架开发,已开源部署于Hugging Face平台,主要服务于原型验证和功能测试场景。

TinyStories-33M - 基于GPT-Neo架构的开源文本生成模型
GPT-NeoGithubHuggingfaceTinyStories开源项目数据集文本生成模型模型训练
该模型以TinyStories数据集为基础,采用GPT-Neo架构进行训练,可通过API简便生成文本,广泛应用于自然语言处理任务。
Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.2-GGUF - 结合多样性与去重复性的高级创意写作AI模型
AI模型ArliAI-RPMaxGithubHuggingfaceMistral Nemo创意写作开源项目数据集去重模型
该项目以多样性与去重复性为核心,适合创意写作,增强模型对多角色与多情境的理解和反应能力。v1.2版本在Mistral Nemo 12B基础上,剔除了非创意内容,并增强了数据集的去重和过滤。通过大规模创意与角色扮演数据集的优化训练,该模型展现出非凡的创新性和低重复性。具体培训细节包括低学习率与低梯度累积,以最大化学习效率。此版本提供FP16和GGUF等量化格式,适应多样需求。
TinyTroupe - 利用AI模拟多角色互动,探索人类行为与商业机遇
GPT-4GithubLLMTinyTroupe业务洞察开源项目模拟
TinyTroupe是一个基于Python的实验库,使用GPT-4等大型语言模型,模拟具有个性及目标的人物在虚拟环境中的互动。通过该工具,用户可以探索广告评估、软件测试、合成数据生成,以及产品和项目管理等应用,帮助提升生产力和获取商业洞察。项目处于早期开发阶段,欢迎反馈和贡献以推动其发展。
functionary-small-v2.4-GGUF - MIT许可证下的轻量级AI模型
GithubHuggingfaceMIT协议代码共享开发者权利开源协议开源项目模型软件许可
functionary-small-v2.4-GGUF是一个采用MIT许可证的开源AI模型。该项目提供了一个经过优化的小型模型,适用于资源受限环境。模型的轻量级特性和良好性能使其成为AI项目开发的实用工具。根据MIT许可证条款,开发者可自由使用、修改和分发此模型。
tinynet_e.in1k - TinyNet模型在ImageNet-1k上的应用与性能分析
GithubHuggingfaceImageNet-1ktimmtinynet_e.in1k图像分类开源项目模型特征提取
TinyNet是一个旨在优化图像分类和特征提取的模型,通过调整分辨率、深度和宽度,在ImageNet-1k上进行训练。模型参数量为2.0M,并具有低计算负荷。提供简便的代码示例以支持图像分类、特征图提取和图像嵌入,可用于多种图像处理场景。同时,通过timm库探索其指标表现,更深入了解其在神经信息处理中的应用。
tiny-bert-sst2-distilled - 轻量级BERT文本情感分类模型
BERTGithubHuggingface开源项目数据集微调文本分类机器学习模型模型训练
tiny-bert-sst2-distilled模型通过对BERT基础版本进行蒸馏优化,专注于文本情感分类任务。该模型在SST-2评估集上达到83.26%的准确率,保持了不错的性能表现。模型架构采用2层transformer结构,隐藏层维度为128,具有轻量化特点,适合在计算资源有限的环境中部署使用。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
TinyLlama - 3万亿token训练的小型1.1B参数语言模型
AI预训练GithubTinyLlama开源项目模型评估语言模型
TinyLlama是一个使用3万亿token预训练的1.1B参数语言模型。它与Llama 2架构兼容,可集成到现有Llama项目中。TinyLlama体积小巧,适用于计算和内存受限的场景。该项目开源了预训练和微调代码,具有高效的训练和推理性能。TinyLlama可应用于推测解码、边缘计算和实时对话等领域。
MiniCPM - 轻量级大语言模型实现高性能端侧部署
GithubMiniCPM多模态开源模型开源项目模型量化端侧大语言模型
MiniCPM是一系列高效的端侧大语言模型,仅有2.4B非词嵌入参数。经过优化后,在多项评测中表现优异,甚至超越了一些参数量更大的模型。该项目支持多模态功能,可在移动设备上流畅运行。MiniCPM开源了多个版本,涵盖文本、多模态、量化和长文本等应用场景,适用于学术研究和特定商业用途。这一开源项目由面壁智能与清华大学自然语言处理实验室联合开发。
tiny-dnn - 轻量级C++14深度学习库,适用于嵌入式系统和物联网设备
C++14Githubtiny-dnn嵌入式系统开源项目深度学习物联网设备
tiny-dnn是一个为计算资源有限的嵌入式系统和物联网设备设计的C++14深度学习库。该库无需GPU,通过TBB线程和SSE/AVX向量化实现了高效性能,在13分钟内达到了98.8%的MNIST准确率。其便携的头文件形式使其易于集成,支持多种网络层类型、激活函数、损失函数和优化算法。tiny-dnn还能导入Caffe模型,适合学习和构建神经网络应用。
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