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Binder

在符号语言中实现语言模型绑定的方法

Binder项目展示了在符号语言中实现语言模型绑定的方法,提供代码和演示页面,通过少量程序注释即可达到优越性能。项目支持OpenAI系列模型,并随更新不断优化。用户可在项目页面和演示页面体验其功能。

Open Interpreter - 大型语言模型助力计算机代码执行和任务完成
AI工具LLMOpen Interpreter代码执行任务完成计算机使用
Open Interpreter 是一个创新开源项目,使大型语言模型(LLM)能在本地计算机上执行代码,完成多样化任务。该项目通过自然语言交互,为计算机使用开创新方式,利用AI辅助复杂操作。在GitHub上,Open Interpreter已获得超过49,000星标,彰显其在开发者社区的欢迎度。目前,项目正开发桌面应用程序,并开放早期访问,以拓展功能性和实用性。
bert-as-language-model - 将BERT用作双向语言模型的开源实现
BERTGithub双向上下文句子困惑度开源项目概率计算语言模型
该项目展示了BERT模型作为双向语言模型的实现方法。通过计算句子概率和困惑度,可评估文本质量。项目提供Web演示供用户体验。该实现充分利用BERT的上下文理解能力,提高了句中各词概率预测的准确性,从而在语言建模任务中实现更佳效果。
ML-Bench - 评测大型语言模型和代理在代码库级机器学习任务上的效果
GitHub仓库GithubML-Bench代码评估大语言模型开源项目机器学习任务
本文详细说明了如何在代码库级别评估大型语言模型和代理的表现,包括环境设置、数据准备、模型微调和API调用等内容。提供了相关脚本和工具,帮助研究者复现实验结果,适用于机器学习和模型评估领域的专业人员和研究者。
LLMLingua - 提示词压缩技术助力大语言模型效率提升
GithubLLMLingua大语言模型开源项目推理加速提示词压缩长文本处理
LLMLingua系列是一套创新的提示词压缩工具,可将提示词压缩至原长度的5%,同时保持大语言模型性能。通过小型语言模型识别并移除非必要标记,该技术有效解决长文本处理和上下文遗忘等问题,大幅降低API使用成本并提高推理效率。LLMLingua系列包含三个版本,适用于检索增强生成、在线会议和代码处理等多种场景。
MiniChain - MiniChain 简化大语言模型编程的轻量级库
GithubMiniChainOpenAIPython开源项目提示链语言模型
MiniChain是一个轻量级的大语言模型编程库,通过简洁的API简化AI开发过程。它支持Python函数注释、链式调用、模板系统和可视化功能,便于实现复杂AI任务。MiniChain兼容OpenAI、Hugging Face和Google Search等多种后端,提供灵活选择。该库可用于实现检索增强QA、记忆型聊天和信息提取等多种AI应用,以简洁代码完成各种流行方法。
AgentVerse - 全面的多语言模型(LM)部署与应用框架
AgentVerseGithub任务解决多智能体环境开源社区开源项目模拟框架热门
AgentVerse 是专为多语言模型(LM)部署与应用而设计的框架,提供任务解决和模拟两大核心功能。任务解决框架能集成多个代理,协同完成特定任务,如软件开发和咨询系统等;而模拟框架则允许用户自定义环境,从而观察和交互多个代理间的行为。此外,该项目也在 NVIDIA 博客和 ICLR 2024 上有所介绍,并提供了与诸多应用相结合的开源社区支持。
ModelCenter - 高效实现大规模预训练语言模型的开源工具
GithubModelCenter低资源分布式训练大语言模型开源项目高效实现
ModelCenter是一个开源的预训练语言模型实现工具。它基于OpenBMB/BMTrain后端,支持高效低资源的模型使用和分布式训练。相较于其他框架,ModelCenter在代码封装、环境配置、内存利用和训练速度等方面都有明显优势。该工具支持BERT、GPT、T5等多种主流预训练模型,并提供简洁易用的API接口。
Yi-34B - 开源双语大语言模型Yi-34B,在语言理解和推理性能上超越多款先进模型
GithubHuggingfaceYi双语变压器大语言模型开源开源项目模型
Yi系列的开源双语大语言模型凭借出色的语言理解和推理能力,在全球顶尖LLM排行中占据一席之地。在依托Transformer和Llama架构的基础上,Yi模型通过自有的高质量训练数据和效能优化的训练管道,实现了在多项评测中的领先表现。特别是Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval榜单上表现出色,仅次于GPT-4 Turbo,展现出其多领域广泛应用的潜力。
guidance - 灵活高效的语言模型编程框架
AI编程GithubGuidance代码生成多模态开源项目语言模型
Guidance是一个创新的语言模型编程框架,通过约束生成和控制流程来优化模型输出。它支持正则表达式、上下文无关文法等约束方式,并能灵活结合条件、循环等控制结构。Guidance可显著提升特定任务的输出质量,同时降低延迟和成本。该框架兼容多种后端,包括Transformers、llama.cpp和OpenAI等,具有广泛的适用性。
aici - 控制和优化大型语言模型输出的灵活且安全的接口工具
AICIGithubLLMWebAssembly实时输出开源项目控制器
AICI提供了一个灵活的大型语言模型(LLM)输出控制平台,允许开发者通过自定义逻辑实时监控和调整模型输出。支持本地和云端部署,基于WebAssembly实现高安全性和高性能,支持多种编程语言,确保与多种LLM引擎如llama.cpp和HuggingFace Transformers的兼容。
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