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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。

llm - LLM实验项目集合 探索大型语言模型应用
API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境
该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验,开发者可以深入了解大型语言模型的应用,探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践,为AI领域学习者提供了有价值的资源。
inferflow - 为大语言模型提供高效灵活的推理解决方案
GithubInferflow大语言模型开源项目推理引擎模型服务量化
Inferflow是一款功能强大的大语言模型推理引擎,支持多种文件格式和网络结构。它采用3.5位量化和混合并行推理等创新技术,提高了推理效率。用户通过修改配置文件即可部署新模型,无需编写代码。Inferflow支持GPU/CPU混合推理,为模型部署提供灵活选择。该项目为研究人员和开发者提供了高效易用的LLM推理工具。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
gritlm - 采用生成代表性指令微调技术的先进语言模型
Generative Representational Instruction TuningGithubGritLM嵌入开源项目生成语言模型
本页面详细介绍了生成代表性指令微调(GRIT)技术,该技术训练大型语言模型同时处理生成和嵌入任务。GritLM 7B在大规模文本嵌入基准测试(MTEB)中树立了新标杆,并在多种生成任务中表现出色。GritLM 8x7B在开放生成语言模型中表现最佳,同时在嵌入任务中保持领先。GRIT结合生成和嵌入训练,无性能损失,并提高了检索增强生成(RAG)的速度超过60%。代码和模型均已免费开放,欢迎社区贡献和使用。
sglang - 大语言模型和视觉语言模型高效服务框架
GithubSGLang前端语言后端运行时大语言模型开源项目服务框架
SGLang是一款为大语言模型和视觉语言模型设计的服务框架。该框架通过协同优化后端运行时和前端语言,提高了模型交互的速度和可控性。其后端运行时采用前缀缓存、约束解码和连续批处理等技术提升效率。前端语言支持链式生成调用、高级提示、控制流和多模态等功能,增强了灵活性。SGLang适用于各类LLM应用的快速开发和部署。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色,支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析
BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型
本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。
openai - 开源实现OpenAI API模型的完整指南与示例
APIGithubLLMLangChainOpenAIWhisper开源项目
此存储库提供了实现OpenAI API的开源模型,包括聊天、音频和图像功能。用户可以通过`openai`或`LangChain`库与这些模型交互。指南详细介绍了依赖项安装、前端获取、环境变量设置、手动下载模型权重以及启动服务等步骤。项目支持多种语言模型、嵌入模型、扩散模型和音频模型,用户可根据需求选择访问所需服务。
GPT-2 - 开源语言模型训练与实现探索
GPT-2Github代码复现开源项目数据预处理模型架构训练循环
本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程,包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低,但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素,如权重初始化、学习率调整等技术细节。
llm-paper-notes - 大语言模型论文笔记集锦 追踪AI研究前沿进展
GithubTransformer人工智能大语言模型开源项目自然语言处理论文笔记
该项目汇集了大语言模型领域的关键论文笔记。内容涵盖Transformer架构、注意力机制、预训练方法、缩放法则和检索增强生成等核心主题。通过精炼总结,为研究者和开发者提供LLM领域的核心概念和最新进展概览,便于快速了解AI前沿研究动态。
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