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kan-gpt

语言建模的生成式预训练转换的 PyTorch 实现

KAN-GPT在PyTorch平台上实现了结合Kolmogorov-Arnold网络的生成式预训练变换器,用于高效的语言模型建设。该项目支持灵活的训练选项和多种数据集,体现了其在自然语言处理领域的广泛应用和成熟技术。KAN-GPT帮助开发者在文本生成和语言建模方面取得突破,进一步提升AI语言技术。

optimized-gpt2-500m - GPT-2语言模型的优化版本 用于多种自然语言处理任务
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
optimized-gpt2-500m是一个经过优化的GPT-2语言模型,参数量为5亿。该模型在保持GPT-2语言理解和生成能力的同时,提高了推理速度和资源利用效率。它可用于文本生成、对话系统、问答等多种自然语言处理任务,为开发者和研究人员提供了一个高效的预训练语言模型选择。
smartgpt - 为 LLM 提供使用插件完成复杂任务的能力
AutoGPTGPT-4GithubSmartGPT内存管理开源项目插件系统
SmartGPT是一种实验性项目,通过模块化和插件系统支持,将GPT-3.5和GPT-4用于自动完成复杂任务。其特点包括自动配置、动态执行和静态工具链。虽然在生态系统和内存管理方面有一些限制,但SmartGPT正在探索并推动大型语言模型的最大潜力。适合对AI创新感兴趣的开发者。
rwkv-4-169m-pile - RNN与Transformer的高性能结合:高效文本生成
GPUGithubHuggingfaceRWKV人工神经网络开源项目文本生成模型转换脚本
RWKV项目由Bo Peng主导,结合RNN和Transformer的优势,提供强大的LLM性能,支持“无限”上下文长度、快速推理和节省显存。该模型支持并行训练,如GPT,可用于高效文本生成,并提供详细的使用和部署指南。项目中提供的多种硬件运行方案,使得用户能够轻松部署在不同环境中,享有快速且节能的文本生成体验,符合现代AI开发需求。
awesome-gpt - ChatGPT集成的全面资源和项目集合
API工具ChatGPTGithubOpenAI人工智能开源项目
Awesome-ChatGPT集合了从官方资源到社区贡献的广泛ChatGPT相关资料和项目,覆盖免费AI资源与多语言集成工具,适用于多种开发与应用场景,为开发者与AI技术研究者提供实用信息。
private-gpt - 离线运行的AI文档问答系统
AIAPIGithubPrivateGPT大语言模型开源项目隐私
PrivateGPT是一个离线AI文档问答系统,无需网络连接即可使用大型语言模型进行文档分析和问答。该项目提供API接口,支持文档ingestion、上下文聊天、补全和嵌入生成等功能,可用于构建私密的AI应用。系统还包含Gradio用户界面,方便测试API功能。此外,PrivateGPT提供批量下载模型、监控文档等辅助工具,便于用户部署和使用。
gpt-engineer - 自然语言编程与AI代码生成工具
AI编程Githubgpt-engineer开源开源项目热门编码代理自动化代码生成
gpt-engineer是一款开源的AI编程工具,允许用户通过自然语言描述软件规格,随后AI将自动编写并执行代码。此工具支持OpenAI和Azure API,并且可对现有代码进行优化。支持Python 3.10-3.12,易于安装和使用,推动开源社区的协作与发展。
AnimationGPT - 基于文本生成战斗风格角色动画的开源项目
AnimationGPTCombatMotionGithubMotionGPT动作数据集开源项目文本生成动画
AnimationGPT是一个开源项目,致力于基于文本生成战斗风格的角色动画。该项目基于MotionGPT技术,开发了首个专用于战斗风格的角色动画数据集CombatMotion。项目提供了经处理的CMP数据集和原始CMR数据集,并使用多种算法训练了模型。通过生成多样化、高质量的战斗动画,AnimationGPT为游戏开发和动画制作领域带来了新的可能性。
T2M-GPT - 基于Pytorch的从文本描述到人类动作生成的AI技术
GithubT2M-GPT三维模型人体运动生成开源项目深度学习视觉结果
T2M-GPT, 领先的AI技术, 通过解析文本生成精准的人类动作,已在2023年IEEE/CVF会议展示认可。包含易用的安装、快速指南及训练评估资料,支持多种3D动作数据集。
gpt-ya2-v2 - 基于kpriyanshu256数据集优化的文本生成模型
GithubHuggingfacegpt2准确率开源项目数据集模型精调
gpt-ya2-v2利用kpriyanshu256数据集对gpt2模型进行微调,提高了文本生成的因果语言建模性能。主要训练参数包括学习率5e-05和批量大小8,采用Adam优化器和线性学习率调度。模型在测试中达到36.91%的准确性,展示了在文本生成任务中的有效性。
TransGPT - 开源交通大模型 引领智能出行新时代
GithubTransGPT交通大模型多模态开源数据集开源项目评测
TransGPT作为国内首个开源交通大模型,致力于解决实际交通问题。该模型具备交通预测、智能咨询、公共交通服务、交通规划和安全教育等多项功能,为道路、桥梁、隧道和公路运输等领域提供通用知识支持。TransGPT开源了模型、代码和数据,允许免费商用,旨在促进智能交通技术的广泛应用和发展。
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