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LLM-Blender

多模型集成和生成优化增强LLM性能

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。

LiteLLM - 多语言模型的统一API管理和负载均衡解决方案
AI工具API统一LLM代理LiteLLM企业级服务开源
LiteLLM是一个代理服务器,为100多种大型语言模型提供统一API接口。它支持负载均衡、故障转移和支出跟踪,采用OpenAI格式。该工具简化了认证、资源分配和成本控制。LiteLLM提供开源和企业级解决方案,适用于不同规模组织。它拥有大量Docker下载量和请求服务量,得到众多贡献者支持。
chinese-llm-benchmark - 中文大模型性能基准测试与排行榜
CLiBGithub中文大模型开源模型开源项目能力排行评测榜单
项目持续更新,目前已评测113个中文大模型,包括GPT-4、文心一言、通义千问等商用模型和百川、Qwen、GLM等开源模型。评测维度全面,涵盖分类、信息抽取、阅读理解、数据分析、中文编码效率等。提供综合能力和细分能力排行榜,并开放原始评测数据。为选择和研究中文大模型提供客观依据。
TensorRT-LLM - NVIDIA开发的大型语言模型推理优化工具
AI推理GPU加速GithubNVIDIATensorRT-LLM大语言模型开源项目
TensorRT-LLM是一个用于优化大型语言模型推理的开源工具。它提供Python API来定义模型和构建TensorRT引擎,支持多GPU和多节点部署。该工具集成了多种量化技术,如INT4/INT8权重量化和SmoothQuant,以提升性能和降低内存占用。TensorRT-LLM预置了多个常用模型,可根据需求进行修改和扩展。
awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总 数据处理到评估应有尽有
GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估
该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源,包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术,并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息,有助于推进相关项目的开发与应用。
LLaMA2-Accessory - 全方位开源工具助力大规模语言与多模态模型研发
GithubLLaMA2-Accessory多模态大语言模型开源项目微调预训练
LLaMA2-Accessory是一个全面的开源工具包,专注于大规模语言模型和多模态语言模型的开发。该工具支持预训练、微调和部署,涵盖多种数据集和任务类型。工具包提供高效的优化和部署方法,并兼容多种视觉编码器和语言模型。其中还包含SPHINX,这是一个融合多种训练任务、数据领域和视觉嵌入的多功能多模态大型语言模型。
llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解
llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。
LLMSurvey - 大型语言模型(LLM)的论文和资源的汇总
GPT系列GithubLLMSurvey大型语言模型开源项目技术演进调优实验
LLMSurvey 汇总了大量关于大型语言模型(LLM)的论文和资源。介绍了从GPT到LLaMA系列的技术演变,分析了在指令调整实验中不同类型指令对LLM性能的影响,同时提供了针对初学者的中文书籍,以帮助理解该领域的基本框架和发展路线。
evolutionary-model-merge - 进化模型合并技术优化人工智能性能
EvoLLMEvoVLMGithub人工智能开源项目模型融合进化优化
evolutionary-model-merge项目展示SakanaAI开发的进化模型合并技术。该技术通过优化合并多个源模型,创造性能更优的新模型。项目提供改进的日语语言和视觉语言模型,在数学推理、通用任务和视觉问答方面取得显著提升。项目还包含评估代码和实验结果,为AI研究提供重要资源。
ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法
BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM开源项目
本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明,帮助工程师成功训练大规模语言模型(LLM)和多模态模型(VLM)。内容涵盖丰富的脚本和命令,适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验,提供有效解决方案,并持续更新,服务于ML社区。
MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践
DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练
MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程,涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型,利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本,并包含多GPU训练指南,为中文大语言模型开发提供了实用参考。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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