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KoPA

结构化信息提升大语言模型知识图谱补全能力

KoPA项目提出知识前缀适配器,通过结构化嵌入预训练捕捉知识图谱的结构信息,并将其转化为虚拟知识标记。这种方法提高了大语言模型在知识图谱补全任务中的结构感知推理能力,为知识图谱应用的性能优化提供了新思路。这一研究成果有望在知识图谱构建、信息检索和智能问答系统等领域得到广泛应用。

LM-reasoning - 大语言模型推理相关的论文和资源
EvaluationGithubLarge Language ModelsReasoningSurveyTechnique开源项目
本页面收录了大语言模型推理相关的论文和资源,涵盖技术方法如完全监督微调、提示与上下文学习、混合方法,以及详细的评估和分析。用户可以浏览各类调查报告和技术论文,了解如何提升大模型的推理能力,并参考领域专家的讨论提供的重要见解。
based - 结合短窗口和线性注意力的高效语言模型架构
BasedGithub召回开源项目效率线性注意力语言模型
Based是一种创新的语言模型架构,结合短窗口注意力和全局线性注意力,实现次二次复杂度的高效依赖建模。该模型在多项基准测试中表现优异,尤其擅长需要长程记忆的任务。项目提供预训练模型、训练评估代码和合成数据实验,展示了其在召回与吞吐量平衡方面的优势。研究人员可利用这些资源深入探索和优化这一新型语言模型架构。
LLaMA-Adapter - 轻量级适配方法高效微调大语言模型
GithubLLaMA-Adapter多模态大语言模型开源项目微调指令跟随
LLaMA-Adapter是一种高效的大语言模型微调方法。通过在LLaMA模型中插入适配器,仅引入120万个可学习参数,1小时内即可将LLaMA转化为指令跟随模型。该方法提出零初始化注意力机制,稳定早期训练。LLaMA-Adapter支持多模态输入,拓展应用场景。与全量微调相比,在参数量和训练时间上具显著优势,同时保持相当性能。
The Attic AI - 智能化企业知识管理解决方案
AI工具The Attic AI人工智能企业知识提案生成知识管理
The Attic AI为企业提供智能化知识管理方案,将非结构化数据转化为易用的知识库。该平台支持自然语言交互,简化信息获取,提高工作效率。采用自主开发模型,保障数据安全,可灵活部署。The Attic AI致力于优化企业知识管理流程,适应现代分布式工作环境。
graphrag - 提升文本数据结构化处理能力的先进工具
AI生图GithubGraphRAGLLMs开源项目数据管道热门知识图谱隐私数据
GraphRAG是一个革新的数据管道和转换套件,旨在利用大型语言模型(LLMs)的力量从非结构化文本中提取有意义的结构化数据。该项目通过加快索引过程并优化提示调整,提供在Azure上的端到端用户体验,有效增强LLMs处理私有数据的能力。此外,GraphRAG的研究和开发还专注于推动负责任的AI使用,确保用户能够最大限度地发挥系统的潜力并减少限制的影响。
KVQuant - 提升长上下文推理效率的KV缓存量化方法
GithubKVQuantLLaMA-7B低精度量化大模型开源项目长上下文长度推断
KVQuant通过精确的低精度量化技术显著提升长上下文长度推理的效率。其创新包括每通道的RoPE前关键量化和非均匀量化,以应对不同LLM中缓存的KV值模式。KVQuant支持在单个A100-80GB GPU上进行LLaMA-7B模型的1M上下文长度推理,甚至在8-GPU系统上支持长达10M上下文长度,从而减少推理过程中KV缓存的内存瓶颈,并通过并行topK支持和注意力感知量化等多项改进提升推理性能。
MoE-LLaVA - 高效视觉语言模型的新方向
GithubMoE-LLaVA多模态学习大视觉语言模型开源项目性能表现稀疏激活
MoE-LLaVA项目采用混合专家技术,实现了高效的大规模视觉语言模型。该模型仅使用3B稀疏激活参数就达到了与7B参数模型相当的性能,在多项视觉理解任务中表现优异。项目提供简单的基线方法,通过稀疏路径学习多模态交互,可在8张A100 GPU上1天内完成训练。MoE-LLaVA为构建高性能、低参数量的视觉语言模型探索了新的方向。
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。
PowerInfer - 消费级GPU上大型语言模型高效推理引擎
GPU加速GithubPowerInfer大语言模型局部性设计开源项目混合CPU/GPU使用
PowerInfer是一款在个人电脑上针对消费级GPU设计的高效大型语言模型(LLM)推理引擎。它结合激活局部性原理和CPU/GPU混合技术,通过优化热/冷激活神经元的处理方式,显著提高推理速度并降低资源消耗。软件还融入了适应性预测器和神经元感知技术,优化了推理效率和精度,支持快速、低延迟的本地模型部署。
Structurepedia - AI结构化知识可视化学习平台
AI工具AI驱动Structurepedia交互式学习知识树结构化知识
Structurepedia是首创的结构化知识可视化平台,创新地结合了百科全书和搜索引擎的功能。平台提供复杂主题的结构化、资源丰富的交互式知识树,通过可视化方式展示信息,帮助用户快速获取主题概览并深入了解细节。该平台致力于模仿人脑知识表示方式,加速学习过程。用户可通过AI辅助或手动方式贡献内容,共同构建这个不断增长的结构化图表知识库。
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