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pythia-12b-deduped

面向解释性研究的大模型工具集

Pythia Scaling Suite是EleutherAI开发的用于解释性研究的大语言模型集合。该套件包含八种尺寸的模型,每种尺寸有去重和非去重版本,均在相同的数据集和顺序下训练,提供科学实验的受控环境,支持对大型语言模型的行为与功能研究。用户可以在Hugging Face上获取154个中间检查点,并通过开源代码库进行调整和扩展。

Phi-3.5-mini-instruct - Unsloth加速技术让开源语言模型训练更高效
GithubHuggingfacePhi-3.5Unsloth多语言开源项目微调模型长上下文
Phi-3.5-mini-instruct是微软AI团队开发的开源语言模型,具备多语言理解、长文本处理和代码生成能力,支持128K上下文长度。结合Unsloth优化技术,模型训练速度提升2倍,内存占用降低50%。适合在资源受限环境下部署的AI应用开发,并提供Google Colab环境供快速测试验证。
LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing - 大型语言模型的定制训练和推理指南
GithubLLM PowerHousePython开源项目机器学习深度学习自然语言处理
LLM-PowerHouse项目为开发人员、研究人员和爱好者提供一站式指南,通过定制化训练和推理优化大型语言模型(LLMs)。包括基础知识、先进技术、模型压缩、优化策略和实例代码,适用于高效智能的自然语言理解应用。
Phi-3.5-mini-instruct-bnb-4bit - 轻量级多语言模型支持高效微调和长文本理解
GithubHuggingfacePhi-3.5transformers多语言开源项目微调模型长上下文
Phi-3.5-mini-instruct是一款轻量级开源语言模型,支持128K上下文长度。经过监督微调和优化,该模型在多语言能力和长文本理解方面表现出色。适用于内存受限环境、低延迟场景和推理任务,可作为AI系统的基础组件。在商业和研究领域都有广泛应用前景。
hub - 开源预训练模型共享与发布平台
CIGithubNetlifyPyTorch Hubhubconf.py开源项目模型提交
PyTorch Hub是一个开源平台,用于发布和共享预训练深度学习模型。开发者可通过简单的PR流程提交模型,平台提供详细的提交指南和模板。PyTorch Hub支持添加hubconf.py文件验证模型功能,并集成了本地测试、CI和网页预览功能,确保模型的正确性和可用性。提交的模型会在24小时内在PyTorch官网展示,促进了AI社区的知识共享和协作。
aya-expanse-32b-GGUF - 多语言文本生成模型的量化版本与适用策略
CohereForAIGithubHuggingface嵌入输出权重开源项目文件下载文本生成模型模型量化
该项目涵盖了使用llama.cpp量化的aya-expanse-32b多语言文本生成模型。提供多种量化版本,用户可根据硬件需求选择合适的文件,优化性能与速度。项目详细介绍量化方法与使用建议,以提高文本生成质量,限定于非商业用途。
TransformerPrograms - Transformer模型转Python程序的新型解释方法
GithubTransformer Programs代码生成开源项目机器学习程序合成自然语言处理
TransformerPrograms项目提出了一种新方法,可将Transformer模型转换为易读的Python程序。该项目提供了训练和转换工具,并包含多个示例程序,涵盖从排序到命名实体识别等任务。这为解释Transformer模型提供了新视角,有助于研究者探索模型内部机制,推进AI可解释性研究。
Yi-34B - 开源双语大语言模型Yi-34B,在语言理解和推理性能上超越多款先进模型
GithubHuggingfaceYi双语变压器大语言模型开源开源项目模型
Yi系列的开源双语大语言模型凭借出色的语言理解和推理能力,在全球顶尖LLM排行中占据一席之地。在依托Transformer和Llama架构的基础上,Yi模型通过自有的高质量训练数据和效能优化的训练管道,实现了在多项评测中的领先表现。特别是Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval榜单上表现出色,仅次于GPT-4 Turbo,展现出其多领域广泛应用的潜力。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
Delphic - 使用LlamaIndex构建和部署大型语言模型(LLM)代理的简单框架
DelphicDjangoDockerGithubLangchainOpenAI开源项目
Delphic是一个使用LlamaIndex构建和部署大型语言模型(LLM)代理的简单框架,可用于分析和处理文档中的文本数据。虽然框架基于OpenAI的API,但兼容其他LLM,例如Langchain,支持使用Postgres作为向量存储,并通过Docker Compose实现快速本地部署。虽然Delphic项目目前不再维护,但它作为构建流式响应应用的概念验证工具仍具有参考价值。
BLEURT-20-D12 - 高效评估自然语言生成质量的深度学习模型
BLEURTGithubHuggingfacePyTorchTransformer模型开源项目文本相似度评估模型自然语言处理
BLEURT-20-D12是一个基于Transformer架构的模型,专门用于评估自然语言生成质量。通过pip安装和简单的Python代码即可使用。该模型比较参考文本和候选文本,计算相似度分数,适用于评估机器翻译和文本摘要等任务的输出。BLEURT-20-D12结合了效率和准确性,为自然语言处理领域提供了有价值的评估工具。
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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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