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cross-encoder-mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1

多语言文本重排序模型提升搜索结果准确性

mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1是一个多语言文本重排序模型,基于MiniLM架构设计。它采用12层transformer结构和384维隐藏层,专注于提升文本搜索和排序的准确性。该模型支持多语言输入,适用于搜索结果优化和文档排序等任务,在保持高效性能的同时兼顾了跨语言应用。作为一个开源项目,它为研究人员和开发者提供了强大的文本相关性评分工具。

Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调,提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化,开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色,以4*V100完成高效训练,远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据,对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测,确保用户获得全面权威的模型性能数据。
build_MiniLLM_from_scratch - 小规模参数LLM构建指南,支持多轮对话与聊天模型
GithubTorch4kerasbert4torchbuild_MiniLLM_from_scratch开源项目指令微调预训练
该项目详细介绍了如何从零开始构建小规模参数的语言模型(LLM),经过预训练、指令微调、奖励模型和强化学习四个阶段。项目基于bert4torch训练框架,优化内存占用,并提供完整的训练日志以供复现。模型支持与transformers兼容,能够进行多轮对话。项目也开源了预训练语料和权重,方便用户下载和使用,提升了实用性与操作性。
DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力
DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型
DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。
llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目
LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
AliceMind - 阿里巴巴预训练编码器和解码器模型集合
AliceMindGithub优化技术多模态语言模型大规模预训练模型开源项目模型压缩
此项目涵盖了阿里巴巴机器智能实验室(MinD Lab)开发的多种预训练模型和优化技术。包括首个提升多模态大语言模型mPLUG-Owl2和多模态文档理解模型mPLUG-DocOwl。另有中文视频语言预训练数据集Youku-mPLUG和多模态语言模型mPLUG-Owl的新型训练范式。此外,还包含开放域对话系统ChatPLUG、跨文本、图像和视频的多模态基础模型mPLUG-2等,适用于语言理解、生成、表格理解和跨语言等应用场景。
Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型(LLM)在多模态学习中的最新研究趋势
GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络
本页面介绍大语言模型(LLM)在多模态学习中的最新研究趋势,包括文本、视觉(图像和视频)、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法,如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例,如OpenFlamingo和MiniGPT-4,以及评估方法,如MultiInstruct和POPE,提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。
MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型
AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型
MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术,在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色,不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型,还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模,展示了其在移动设备应用中的潜力。
LLM_Web_search - 增强本地LLM的网页搜索功能,结合DuckDuckGo和多种关键词提取技术
DuckDuckGoGithubLLM_Web_searchOkapi BM25SPLADEtext-generation-webui开源项目
本项目通过特定指令增强本地LLM的网页搜索能力,使用duckduckgo-search进行搜索,并使用LangChain的上下文压缩和Okapi BM25(或SPLADE)技术提取相关信息并添加至模型输出中。支持自定义正则表达式和网页信息读取,推荐使用Llama-3-8B-instruct模型以实现高效搜索与信息提取。提供多种搜索后端与关键词检索器选项,提高兼容性和适用性。
metarank - 实时个性化搜索和推荐服务,优化CTR和用户体验
GithubMetarank个性化开源开源项目排序服务推荐系统
Metarank是一个开源排名服务,帮助构建个性化的语义/神经搜索和推荐系统。通过整合点击和购买等客户信号,该服务可以优化搜索结果和推荐内容,实现最大化CTR。其快速性能支持大规模结果集的重新排序,并提供开箱即用的排名信号计算,节省开发时间。与多种流处理系统集成,Metarank能处理大量RPS,支持横向扩展。另外,用户可以使用LLM,在搜索查询中理解其真实含义,提供更智能的搜索解决方案。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
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