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DriveMLM

融合大语言模型的自动驾驶行为规划框架

DriveMLM是一个创新的自动驾驶框架,融合了大语言模型技术。该框架通过标准化决策状态、采用多模态大语言模型进行行为规划,并设计数据引擎收集训练数据,实现了在真实模拟环境中的闭环自动驾驶。在CARLA Town05 Long测试中,DriveMLM获得76.1分的驾驶得分,比Apollo基准高出4.7分。这一成果为大语言模型在自动驾驶领域的应用提供了新的研究方向。

phasellm - 探索和评估大型语言模型的框架
API集成GithubPhaseLLM大语言模型开源开源项目性能评估
PhaseLLM是一个创新的框架,旨在帮助用户管理和测试由大型语言模型(LLM)驱动的体验,如ChatGPT及其变种。该框架提供标准化API,兼容OpenAI、Cohere、Anthropic等多家服务提供商,构建评估体系,并新增自动化功能,使开发者和数据科学家能更容易地启动新的产品。适合各类品牌和产品经理,简化和加速大型语言模型的集成与评估过程。
Video-LLaMA - 指令微调的音视频语言模型实现多模态视频理解
AI对话GithubVideo-LLaMA多模态开源项目视频理解语言模型
Video-LLaMA是一个多模态AI项目,为大型语言模型赋予视频和音频理解能力。该项目基于BLIP-2和MiniGPT-4构建,包含视觉-语言和音频-语言两个分支。经过大规模视频和图像数据预训练及指令微调后,Video-LLaMA能够进行视频分析、音频理解和多轮对话。该模型支持英文和中文交互,为视频内容分析提供了新的AI解决方案。
llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架
API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目
LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架,支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置,它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行,兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成,大大简化了LLM的应用开发过程,使其强大功能更易于开发者使用。
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。
bark - 自动驾驶语义仿真与行为模型开发框架
BARKGithub仿真框架基准测试开源项目自动驾驶行为模型
BARK是一个开源的自动驾驶语义仿真框架,专注于行为模型的开发和评估。它支持快速构建、训练和基准测试决策算法,尤其适合强化学习等计算密集型任务。BARK提供行为基准测试、Python和C++模型开发等功能,并可与机器学习工具和CARLA仿真器集成。其生态系统包含BARK-ML、BARK-MCTS等多个组件,为自动驾驶行为模型的研究提供全面支持。
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。
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具,支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度,支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练,并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外,新版本还增加了PiSSA算法,且支持多种开发平台如Colab和DSW,适合高质量文本生成和智能应用开发。
Grounding_LLMs_with_online_RL - GLAM 强化学习优化大型语言模型的新方法
BabyAI-TextGLAMGithubLamorel大语言模型开源项目强化学习
这个开源项目开发了GLAM方法,通过在线强化学习优化大型语言模型在BabyAI-Text环境中的性能。项目提供了BabyAI-Text环境和实验代码,支持智能体训练和评估。研究者使用Lamorel库实现了PPO、DRRN等多种智能体。代码库包含详细的安装说明、配置文件和运行指南,便于其他研究人员复现和拓展相关研究。
HighwayEnv - 多场景自动驾驶模拟与决策训练环境
Githubhighway-env决策系统开源项目强化学习环境仿真自动驾驶
HighwayEnv是一个自动驾驶和决策任务模拟环境集。它包含高速公路、环岛、停车场和十字路口等多种场景,模拟真实驾驶情况。支持DQN、DDPG和MCTS等多种强化学习算法,便于研究人员开发和测试自动驾驶策略。该项目具有良好的可用性和扩展性,适用于自动驾驶研究和教学。
llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案
GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调
LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表,能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务,并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成,提高部署和微调效率,未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。
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