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xLAM-8x7b-r

提升AI代理决策效率与多领域自动化应用

项目详细介绍了提升决策支持和执行用户指令的大语言模型系列。这些模型通过自主任务规划与执行,将工具调用与代理机制结合应用于多个领域。xLAM系列模型强调其在自动化工作流程方面的应用,专注于研究和离线功能的增强。提供的量化GGUF文件兼具隐私与效率,通过与Huggingface的整合,项目提供了详细的使用指南,并在多个基准测试如Berkeley Function-Calling、Webshop和ToolQuery中表现出色。

Hermes-2-Pro-Llama-3-8B-GGUF - 基于Llama-3的通用型语言模型支持智能对话和结构化输出
GithubHuggingfaceLlama-3人工智能函数调用开源模型开源项目模型结构化输出
Hermes-2-Pro-Llama-3-8B是基于Llama-3 8B开发的开源语言模型,具备通用对话和函数调用能力。模型通过ChatML格式实现多轮对话,支持JSON结构化输出和系统提示功能。该项目提供了完整的模型使用文档和推理代码示例,并在AGIEval、GPT4All等基准测试中展示了其性能表现。
XAgent - 开源的实验性大型语言模型驱动的自主代理
GithubXAgent人工智能大语言模型开源开源项目热门自主代理
XAgent是一款开源的大型语言模型驱动的自主代理,旨在自动解决各种任务。该项目处于初期阶段,团队正致力于不断完善。XAgent具备自动性、安全性、可扩展性和人机合作等特点,通过独特的分派器、计划器和执行器三部分协同工作,实现复杂任务的高效处理。目标是打造一个能解决任何给定任务的超级智能代理。
ArmoRM-Llama3-8B-v0.1 - 多目标奖励模型助力AI决策优化
ArmoRMGithubHuggingfaceLlama3Mixture-of-Experts多目标奖励奖励建模开源项目模型
该项目介绍了一种名为ArmoRM-Llama3-8B-v0.1的多目标奖励模型,通过专家混合(MoE)方法提升AI在多任务环境中的决策准确性。ArmoRM模型在性能榜中表现突出,特别是在聊天、复杂推理和安全性领域的评分名列前茅。模型通过对大量数据进行细致训练,旨在减少冗长偏差,并利用奖励转换矩阵优化结果。项目为AI和机器学习研究者提供了易用的代码示例和操作流程,展示如何结合多目标系数实现线性偏好评分,提供了一种高效、灵活的方法以调整语言模型的响应特征和优先级。
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-GGUF - 高性能文本生成模型的GGUF格式优化版
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3-Groq-8B-Tool-Use人工智能开源项目文本生成模型量化模型
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use模型的GGUF格式版本由MaziyarPanahi量化优化。GGUF作为llama.cpp团队推出的新格式,取代了旧有的GGML。该模型兼容多种客户端和库,如llama.cpp、LM Studio等,支持GPU加速和跨平台运行。GGUF格式优化后的模型能够提供高效的本地文本生成功能,适用于多种应用场景。
xlang-paper-reading - 最新语言模型代理研究与实践集合
GithubXLANG代码生成对话系统开源项目语义解析语言模型代理
该项目旨在构建可执行的语言模型代理,将语言指令转化为可在数据库、Web应用和物理环境中执行的代码或操作。包括LLM与外部工具结合、代码生成、语义解析及对话系统技术,旨在优化数据分析、Web应用和机器人指令处理。页面汇集了最新研究论文,帮助用户了解最新进展。
Agent-FLAN - 为大型语言模型设计有效代理调优的数据和方法
Agent-FLANAgentInstructGithubLLMLLama2-7BToolBench开源项目
Agent-FLAN通过重新设计训练数据,使Llama2-7B在多个代理评估数据集上表现出色,并减轻了模型的幻觉问题。该项目利用AgentInstruct和Toolbench进行了综合优化,显著提升了大型语言模型的代理能力。发布的模型及数据集可在Huggingface和OpenXLab上获取。
agentchain - 使用大型语言模型(LLM)来规划和编排多个代理,或使用大型模型(LM)来完成复杂的任务。
AgentChainGithub交互代理任务编排多模态大型语言模型开源项目
AgentChain采用先进的的大型语言模型,提供基于自然语言输入的规划与决策能力,支持文本、图像、音频和表格数据等多模态输入输出。其智能系统能够协调多个agent执行复杂任务,适用于计算机视觉、语音识别等数据处理工作,并可定制以满足各类项目需求,从自动化生成旅游图片到金融分析报告。此外,AgentChain还能通过Twilio等平台实现邮件发送和电话通知等通信任务。
xllm - 便捷微调大语言模型,集成最新优化技术
GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发
X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具,集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法,显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化,而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型,并可无缝对接HuggingFace Hub,适用于生产环境和快速原型设计,有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。
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。
WizardLM - 增强大型语言模型执行复杂指令的开源项目
GithubWizardLM人工智能大语言模型开源模型开源项目指令跟随
WizardLM项目致力于增强大型预训练语言模型处理复杂指令的能力。通过创新训练方法,该项目使模型更好地理解和执行多步骤、高难度任务。WizardLM在编程、数学和通用对话等基准测试中表现卓越。项目开源多个不同规模的模型版本,为语言模型技术的研究与应用提供有力支持。
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