LLM-Blender

多模型集成和生成优化增强LLM性能

LLM-Blender PairRanker GenFuser MixInstruct PairRM Github 开源项目

LLM-Blender通过利用多种开源大型语言模型的优势，采用成对比较和生成融合方法，显著提升模型性能。其框架包括PairRanker和GenFuser模块，并提供MixInstruct数据集进行大规模评估。该项目展示了其强大功能，并支持简单安装和多种使用场景。

LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型

ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目

LLMGA基于多模态大语言模型，提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示，项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音，增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像（T2I）、补画、扩画及指令编辑，适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成，支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求，是理想的图像生成和编辑助手。

llama3-chinese - 基于Meta-Llama-3-8B的中英双语大语言模型

GithubLlama3-Chinese人工智能大语言模型开源项目自然语言处理

Llama3-Chinese是基于Meta-Llama-3-8B训练的中英双语大语言模型。该项目使用高质量多语言数据和先进训练方法，提升了模型的对话能力。项目提供完整的模型使用指南，包括下载、合并、推理和部署，并配有Web和CLI演示，方便研究者和开发者使用。

MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型

AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型

MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术，在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色，不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型，还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模，展示了其在移动设备应用中的潜力。

InferLLM - 轻量化语言模型推理框架，兼容多种模型格式和设备

GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率

InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架，源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手，并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU，可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector，并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理，适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。

llm - 大型语言模型CLI工具，支持本地和远程模型

GithubLLMPython库命令行工具开源项目插件模型

一款CLI工具和Python库，用于与大型语言模型交互，支持远程API和本地安装模型。可从命令行运行提示、将结果存储在SQLite中、生成嵌入等。通过插件目录，可访问更多模型。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 通过量化优化技术改进多语言文本生成

GithubHuggingfaceLLMLlama 3.2Meta开源项目模型社区许可证许可协议

本项目采用llama.cpp和imatrix量化技术，提高了多语言文本生成的能力。结合Bartowski的校准文件，以及IQ和Q系列多种量化方法，明显降低了模型的困惑度并提高了文本生成的准确性。这些优化在多种条件下保持高效，且降低了存储空间的需求，提供更灵活的AI应用优化和部署方案。

m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型

GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理

Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构，用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作，提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时，在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码，方便研究者进行further研究。

beyondllm - RAG系统开发与部署的一站式工具包

AI教育BeyondLLMGithubRAG系统大语言模型开源项目

BeyondLLM是一个面向检索增强生成(RAG)系统的综合开发工具包。它集成了自动化流程、可定制评估指标和多种大型语言模型支持，简化RAG系统的实验、评估和部署过程。该工具有助于减少LLM幻觉，提升系统可靠性，支持RAG应用的快速迭代和监控。BeyondLLM兼容Python 3.8-3.11版本，为开发者提供简洁高效的API接口。

llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包

GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练

llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包，支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能，支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面，以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型，提供多种训练方法和量化选项。

LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究

Github人工智能大语言模型工具学习开源项目综述自然语言处理

该研究系统性调查大型语言模型(LLMs)通过工具学习增强解决复杂问题能力。从工具学习的优势和实现方法两方面全面回顾现有文献,总结基准测试和评估方法,讨论当前挑战和未来方向,为相关研究和开发提供见解。

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