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。

Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型，兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式

Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型

项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集，兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口，支持多种硬件配置，用户可快速下载与测试。

Ollama - 接入与定制大型语言模型

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Ollama 提供丰富的大型语言模型选择，包括 Llama 3.1、Phi 3、Mistral、Gemma 2 等，适用于 macOS、Linux 和 Windows 进行高效的语言处理任务。平台支持用户按需自定义模型，并提供便捷的下载服务。

Nous-Hermes-Llama2-13b - 开源语言模型专注长回复与准确性

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Nous-Hermes-Llama2-13b是基于Llama 2微调的开源语言模型,采用30万条指令进行训练。该模型以生成长篇回复和较低的幻觉率为特点,在AGI-Eval等多项基准测试中表现优异。它可用于创意写作、指令理解等多种语言任务,为开发者和研究人员提供了一个强大的开源语言工具。

llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存

GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调

该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程，通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能，可实现2-5倍的训练速度提升，并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署，为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。

llava-v1.5-7b-llamafile - LLaVA模型实现图像理解与自然语言交互的多模态AI

GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理

LLaVA-v1.5-7b-llamafile作为一个开源多模态AI模型，通过微调LLaMA/Vicuna而成。它整合了图像理解和自然语言处理功能，能够执行图像相关指令和进行对话。该模型于2023年9月推出，主要用于研究大型多模态模型和聊天机器人。LLaVA的训练数据包括558K图像-文本对和多种指令数据，在12个基准测试中表现优异。这个模型为计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员提供了探索AI前沿应用的有力工具。

Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总

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该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果，包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向，提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准，为研究人员提供全面参考。

LabelLLM - 开源数据标注平台优化LLM开发流程

GithubLabelLLM人工智能多模态开源开源项目数据标注平台

LabelLLM是一个开源数据标注平台，旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用，可显著提高数据标注效率，为LLM训练数据准备提供有力支持。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama-3.1-8B的FP8量化技术优化多语言文本生成

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM多语言开源项目模型模型优化量化

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic利用FP8量化技术优化内存使用，适用于多语言商业和研究用途，提升推理效率。该模型在Arena-Hard评估中实现105.4%回收率，在OpenLLM v1中达成99.7%回收率，展示接近未量化模型的性能表现。支持多语言文本生成，尤其适合聊天机器人及语言理解任务，且通过vLLM后端简化部署流程。利用LLM Compressor进行量化，降低存储成本并提高部署效率，保持高质量文本生成能力。

LLMDataHub - 大语言模型训练数据集合

GithubLLMDataHub大语言模型开源社区开源项目数据集聊天机器人

LLMDataHub汇聚高品质大语言模型训练数据，为研究人员和从业者提供丰富的数据资源。该平台涵盖多种数据集，适合提升聊天机器人对话质量、应答生成及语言理解。同时，平台更新最新数据集，助您获取行业前沿资源。

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