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GPT-Driver

将GPT-3.5模型用于自动驾驶运动规划的简便方法

GPT-Driver项目将自动驾驶的运动规划问题转化为语言建模问题,利用大型语言模型的推理和泛化能力生成驾驶轨迹。通过提示-推理-微调策略,模型能够精确描述轨迹坐标并解释决策过程。实验结果显示,在大规模nuScenes数据集上,该方法表现出色,具备有效性、泛化能力和可解释性。

gpt-neo - 使用 mesh-tensorflow 库的模型并行 GPT-2 和 GPT-3 样式模型的实现
GPT-3GPT-NeoGithubTPU支持开源项目模型训练预训练模型
GPT-Neo项目在mesh-tensorflow库的支持下,开发出了类似于GPT-3的高级模型与数据并行技术。项目支持在TPU及GPU上进行高效训练与推理,并集成了局部注意力、线性注意力和多专家系统等先进技术,能有效处理大规模参数模型。GPT-Neo还提供了多项模型评估功能,专注于语言和科学推理,拓宽了其在自然语言处理应用中的领域。
DemoGPT - 交互式应用生成器,利用GPT-3.5 Turbo技术
DemoGPTGPT-3.5-turboGithubLangChainStreamlit开源项目自动化应用开发
DemoGPT 通过 GPT-3.5 Turbo 和 LangChain 自动生成代码,只需一个提示即可创建交互式 Streamlit 应用。该平台简化了应用开发流程,并计划集成 Gorilla 以支持外部 API 调用,进一步提升开发效率和用户体验。
mGPT - 基于GPT架构的大规模多语种自然语言处理模型
GPTGithubHuggingfaceMegatron多语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理
作为一个基于GPT-3架构的多语言处理模型,mGPT具备13亿参数量,覆盖25个语系的61种语言。模型采用Wikipedia和Colossal Clean Crawled Corpus作为训练数据,结合Deepspeed与Megatron框架实现并行计算,在低资源语言处理领域达到与XGLM相当的性能水平。模型训练过程中处理了488亿UTF字符,借助256个NVIDIA V100 GPU完成了为期14天的训练。
mlx-gpt2 - MLX框架实现GPT-2模型:从零开始的深度学习之旅
GPT-2GithubMLX嵌入层开源项目自注意力训练循环
本项目展示了使用MLX框架从零实现GPT-2模型的完整过程。内容涵盖数据准备、词汇表创建和模型架构设计等核心步骤。该实现仅依赖MLX和NumPy库,可在MacBook上快速训练出能生成莎士比亚风格文本的模型。项目借鉴了Karpathy的GPT教程思路,并通过MLX框架重新实现,为深度学习爱好者提供了实践指南。
OpenGPT - 开发者友好的自然语言处理API集成
APIGithubOpenGPT人工智能模型开发者开源项目自然语言处理
OpenGPT 3.5/4 提供开发者友好的API,使自然语言处理功能易于集成。简单且不复杂的使用步骤,让开发者能快速应用GPT技术,增强其应用程序的功能。该项目让每个人都能免费获取人工智能模型,并为开发者提供便捷的接口和示例代码。欢迎贡献,推进AI技术的边界。
picoGPT - 极简风格的GPT-2实现版本
GPT-2GithubNumPypicoGPT代码实现开源项目模型生成
picoGPT是一个极简风格的GPT-2实现版本,采用NumPy全面编写,前向传播过程在短短40行代码中展开。它虽然运行缓慢,不支持多重训练或高级的采样方法,但其独特的简化设计提供了一种有趣的学习与试验环境,极适合AI和机器学习领域的爱好者及开发者。
gpt-runner - 增强开发效率的AI预设与代码交互工具
AI预设GPT-RunnerGithub代码文件聊天开发效率开源项目隐私保护
GPT-Runner是一款AI辅助工具,可管理AI预设并与代码实时互动,大幅提升开发效率。支持CLI、Web界面和VSCode扩展等多种集成方式,并提供灵活的AI参数定制及第三方LLM的高兼容性。GPT-Runner注重隐私,所有数据本地存储,支持多语言,适合全球用户。团队借助GPT-Runner共享和优化AI预设,提高代码产出质量。
Awesome-World-Model - 自动驾驶领域的世界模型研究与应用进展
Autonomous DrivingCVPRGenerative AIGithubSurveyWorld Models开源项目
本页面汇总了关于自动驾驶世界模型的最新论文和研究成果,涵盖包括CVPR、ECCV、ICML和ICLR等知名会议和期刊的前沿研究。通过这些世界模型,研究人员能够预测未来状态,提升基础模型性能,并生成未来的点云数据。此外,页面还介绍了重要的研讨会与挑战赛,以及业界专家的技术博客和视频,提供了对自动驾驶世界模型应用的全面视角。
nanoGPT - 简洁高效的中型GPT模型训练框架
GPT训练GithubPyTorchnanoGPT开源项目深度学习语言模型
nanoGPT是一个针对中型GPT模型的训练框架,重写自minGPT项目并注重性能优化。其核心由约300行代码组成,包括训练循环和模型定义,能够轻松复现GPT-2(124M)。该框架支持从零开始训练新模型或微调预训练检查点,并提供了详细的入门指南,涵盖了从Shakespeare作品上的字符级模型训练到在OpenWebText数据集上复现GPT-2结果的完整流程。
Open-Interface - 利用LLM实现计算机自驱动操作
GPT-4VGithubOpen Interface开源项目机器学习自动化自驾电脑软件
Open Interface通过向LLM后端(如GPT-4V)发送用户请求来实现计算机的全自动驾驶功能。系统通过模拟键盘和鼠标输入自动执行任务,并在必要时发送当前屏幕截图进行调整。此项目支持MacOS、Linux和Windows,并允许连接不同的LLM后端进行自定义配置,带来了提高效率和自动化的新选择。
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