MentalLLaMA

开源大语言模型助力社交媒体上的可解释心理健康分析

MentaLLaMA 大语言模型心理健康分析社交媒体可解释性 Github 开源项目

MentalLLaMA项目开发了基于IMHI数据集的开源指令型大语言模型,用于社交媒体数据的心理健康分析。该模型能生成高质量解释,提高分析结果的可解释性。项目还提供了涵盖8个任务和10个测试集的全面评估基准。MentalLLaMA为心理健康监测和研究领域带来新的分析工具和方法。

EmoLLMGithubInternLM2_5_7B_chatModelScopeOpenXLab开源项目心理健康

EmoLLM是一个心理健康大模型，旨在提升个体和群体的心理健康。通过微调InternLM、Qwen、Baichuan等多种LLM模型，实现认知、情感和行为分析。EmoLLM具备情感调节和评估功能，结合预防和干预措施，促进心理韧性。项目提供丰富的模型配置和开源资源，适用于日常使用及学术研究，提供全面的心理健康支持。

Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型，深化语义理解与执行技术

Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调

Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果，通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练，大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导，支持多种生态系统和快速本地部署，适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时，通过开源和社区合作，推动开源大模型技术研究及应用。

LIMA-13b-hf - 基于Transformer架构的自动回归语言模型，用于自然语言处理的研究

GithubHuggingfaceLLaMA偏见评估大语言模型开源项目模型模型性能自然语言处理

LLaMA是由Meta AI的FAIR团队开发的基于Transformer架构的自动回归语言模型，专为自然语言处理和机器学习研究人员而设计。该模型提供7B、13B、33B和65B参数的多种规格，支持问答和自然语言理解等研究用途，并注重偏见和有害内容生成的评估与减少。虽然使用20种语言进行训练，但其在英语文本处理上表现更佳。LLaMA被定位为AI研究基础工具，不建议直接应用于未经评估的下游应用。

llama - 开源大语言模型推动自然语言处理发展

GithubLlamaMeta人工智能大语言模型开源开源项目

Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列，提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码，支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展，实施严格的使用政策。项目包含多个仓库，构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈，为AI领域的创新和应用提供了重要支持。

PMC-LLaMA - 开源医疗大语言模型推动医学智能研究

GithubPMC-LLaMA医学问答医疗语言模型开源项目指令微调预训练

PMC-LLaMA是一个基于医学文献预训练和指令微调的开源大语言模型。该模型在USMLE、MedMCQA等医学测试中表现优异，能够有效处理医学问答和相关查询。PMC-LLaMA为研究人员提供了便利的使用和开发平台，促进医学人工智能研究的进展。

LLaMA-VID - 支持长视频处理的多模态大语言模型

GithubLLaMA-VID多模态大语言模型开源项目视觉语言模型视频理解

LLaMA-VID是一个新型多模态大语言模型,可处理长达数小时的视频。它通过增加上下文令牌扩展了现有框架的能力,采用编码器-解码器结构和定制令牌生成策略,实现对图像和视频的高效理解。该项目开源了完整的模型、数据集和代码,为视觉语言模型研究提供了有力工具。

llama-models - Meta推出的开放大型语言模型Llama

GithubLlama人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理

llama-models是Meta开发的开放大型语言模型项目，为AI开发者、研究人员和企业提供易用的工具。项目包含Llama 2、Llama 3和Llama 3.1等多个版本，支持不同模型规模和上下文长度。llama-models注重开放性、生态系统支持和安全性，为AI创新与负责任发展奠定基础。

llama - Facebook开源语言模型推进机器翻译研究

Facebook AIGithubLLaMA开源项目机器翻译自然语言处理

LLAMA是Facebook AI Research开发的开源语言模型项目,致力于提高机器翻译质量。该项目专注于源语言处理,采用创新方法改进翻译效果。LLAMA为机器翻译研究提供了重要工具,有望推动该领域的技术进步。

awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性

GithubLLM人工智能可解释性开源项目机器学习神经网络

该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。

self-llm - 开源大模型部署与应用指南

AutoDLGithub开源大模型开源项目微调方法环境配置部署使用

探索开源大模型如LLaMA、ChatGLM的全流程部署与微调指南，涵盖环境配置至应用实践，专为国内初学者设计，通过AutoDL平台简化操作流程，助力大模型技术的普及和应用。

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