Project Icon

snowflake-arctic-instruct

探索混合变换架构在企业AI中的高效应用

Snowflake Arctic由AI研究团队开发,是一种将稠密变换器与稀疏门控混合架构结合的模型,提供开源的LLM解决方案。Arctic的模型汇集合计480亿参数,支持Arctic-Base和Arctic-Instruct版本,适用于研究和产品开发。通过DeepSpeed和transformers库的配合,支持自定义代码,实现文本和代码生成。Arctic的教程和cookbook帮助用户定制混合架构模型并优化训练数据质量。

Mistral-Large-Instruct-2407 - Mistral大语言模型在多语言理解与高级推理方面展现卓越性能
GithubHuggingfaceMistral-Large-Instruct人工智能授权函数调用多语言支持大语言模型开源项目模型
Mistral-Large-Instruct-2407作为一款基于123B参数构建的大规模语言模型,集成了多语言处理、代码编程和数学推理等核心功能。模型配备128k上下文窗口,支持80余种编程语言,同时提供函数调用与JSON输出特性。在MMLU测试中达到84.0%的优异成绩,MT Bench评分为8.63,彰显其在自然语言处理领域的实力。目前该模型已开放研究及非商用场景应用。
Efficient-AI-Backbones - 领先的人工智能模型与技术 - Huawei Noah's Ark Lab 研发
AI模型GithubNeurIPSTransformer华为开源项目机器学习热门
Efficient-AI-Backbones 项目涵盖了由华为诺亚方舟实验室研发的一系列先进的人工智能模型,包括 GhostNet, TNT, AugViT, WaveMLP, 和 ViG 等。这些模型通过创新的结构设计和优化,有效提升了计算效率和性能,广泛应用于各种智能处理任务。最新发布的 ParameterNet 在 CVPR 2024 会议上被接受,展现了华为在人工智能技术领域的持续领先。
granite-3.0-8b-instruct - 多领域AI助手构建的多语言文本生成模型
AI助手GithubGranite-3.0-8B-InstructHuggingface多语言开源项目文本生成模型语言模型
Granite-3.0-8B-Instruct是由Granite团队与IBM开发的8B参数文本生成模型,支持多种语言,适合构建应用于多领域的AI助手。其功能涵盖文本生成、分类、抽取、问答、检索增强生成(RAG)和代码任务。模型基于Decoder-Only Transformer架构,可通过开放源和内部合成数据集进行微调,支持多语言对话场景。
Mistral-7B-Instruct-v0.2-llamafile - 高效多功能的开源语言模型
AI模型GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2大型语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理
Mistral-7B-Instruct-v0.2是Mistral AI公司开发的改进版指令微调语言模型,拥有70亿参数。该模型支持多种量化格式和llamafile格式,可在CPU和GPU上高效运行,适用于对话、文本生成等多种场景。用户可根据设备选择合适的量化版本,通过命令行或Python代码轻松使用。模型在多项任务中表现优异,为开发者和研究者提供了强大的开源语言处理工具。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8 - FP8量化技术在模型优化与部署中的应用
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407-FP8开源项目模型模型优化评估部署量化
Mistral-Nemo-Instruct-2407-FP8通过FP8量化技术提升了模型的内存和体积效率,主要用于商业和研究。该模型适用于英语聊天助手,利用参数位数的减少节省约50%的资源。结合vLLM>=0.5.0的高效推理环境,优化部署性能。量化由AutoFP8完成,Neural Magic计划转向支持更多方案的llm-compressor。尽管量化后某些评测得分略有下降,但保持的性能恢复率使其成为资源效率化的优选方案。
10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型,支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息,帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
ColossalAI - 提升大型AI模型训练的效率和可访问性
AI加速Colossal-AIGithub人工智能分布式训练大模型并行训练开源项目热门
Colossal-AI致力于使大型AI模型的训练更加经济、快速且易于获取。通过支持多种并行策略,包括数据并行、流水线并行、张量并行和序列并行,Colossal-AI可以大幅提高大规模模型训练的速度。此外,还集成了异构训练和零冗余优化器技术,使得在多GPU集群上的训练过程更加高效和灵活。Colossal-AI通过这些先进的功能,已被广泛应用于生产和研究场景,显著推动了AI技术的进步和应用。
PixArt-alpha - 高效训练的Transformer扩散模型实现逼真文本到图像生成
GithubPixArt-αTransformer开源项目扩散模型文本生成图像高效训练
PixArt-α是一个基于Transformer的文本到图像扩散模型,其生成图像质量可与Imagen、SDXL等最先进的图像生成器相媲美。该模型的训练速度显著超过现有大规模模型,仅需Stable Diffusion v1.5训练时间的10.8%。通过采用训练策略分解、高效Transformer结构和高信息量数据等创新设计,PixArt-α在大幅降低训练成本的同时,保证了优秀的图像生成质量、艺术性和语义控制能力。
FasterTransformer4CodeFuse - 优化的CodeFuse模型推理引擎 高性能支持
CodeFuseFasterTransformerGithub开源项目性能优化模型推理量化
FasterTransformer4CodeFuse是一个针对蚂蚁集团CodeFuse模型的优化推理引擎。它实现了Int8量化、流式输出和快速模型加载,同时改进了提示词处理并提供Python API。项目还支持多GPU tensor并行推理,并提供了详细的性能数据。相比原始FasterTransformer,该项目更适合需要高效推理CodeFuse模型的开发者和研究人员,能够显著提升性能和使用体验。对于寻求高效CodeFuse模型部署方案的团队,这是一个值得考虑的开源选择。
Transformers-Recipe - 学习与应用Transformer的指南
AttentionGithubNLPTransformer开源项目强化学习计算机视觉
该指南为自然语言处理(NLP)及其他领域的学习者提供了丰富的Transformer学习资源,包括基础介绍、技术解析、实际实现和应用。通过精选的文章、视频和代码示例,帮助用户深入掌握Transformer模型的理论与实践。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

白日梦AI

白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能,包括文生视频、动态画面和形象生成等,帮助用户快速上手,创造专业级内容。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

讯飞绘镜

讯飞绘镜是一个支持从创意到完整视频创作的智能平台,用户可以快速生成视频素材并创作独特的音乐视频和故事。平台提供多样化的主题和精选作品,帮助用户探索创意灵感。

Project Cover

讯飞文书

讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号