cascades

实现复杂语言模型组合的Python库

Cascades 语言模型 Python库概率编程复杂组合 Github 开源项目

Cascades是一个开源Python库，专注于实现复杂的语言模型组合。它支持草稿纸、思维链、工具使用和选择推理等高级AI技术。作为一个嵌入Python的通用概率编程库，Cascades为AI研究和开发提供了灵活的实验框架。该项目基于相关学术论文，尽管不是Google官方支持的产品，但为语言模型应用领域贡献了创新实现。

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介绍相关项目

GPT-2 - 开源语言模型训练与实现探索

GPT-2Github代码复现开源项目数据预处理模型架构训练循环

本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程，包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低，但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素，如权重初始化、学习率调整等技术细节。

PyContinual - 多任务持续学习的开源Python框架

GithubPyContinual开源项目持续学习神经网络自然语言处理迁移学习

PyContinual是一个开源的持续学习框架,支持语言和图像多种任务类型。框架包含40多种基线方法,可进行任务增量和领域增量学习。它具有易用性和可扩展性,允许研究者快速更改实验设置和添加自定义组件。PyContinual持续集成最新研究成果,提供最新基准测试结果,为持续学习研究提供了全面的实验平台。

cambrian - 开创性视觉为中心的多模态AI模型研究

AI研究Cambrian-1Github多模态LLM开源项目视觉语言模型

Cambrian-1是一个开源的视觉为中心的多模态AI模型项目。采用两阶段训练方法，在8B、13B和34B参数规模上达到了与闭源模型相当的性能。项目发布了Cambrian-10M指令微调数据集和CV-Bench基准测试集，为研究提供重要资源。Cambrian-1使用较少的视觉token，在多个视觉语言任务中表现出色，促进了开放式多模态AI的进步。

awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集

AI Generated ContentGithubLarge Language Model应用开发平台开源项目数据集神经网络架构

awesome-llm-and-aigc项目整合了大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用。项目涵盖了神经网络架构、多种语言和视觉模型的开发实现，到具体的应用平台，为研究人员和开发者提供全面资源。适合寻找最新的行业动态、学习资源和社区交流的技术人员和爱好者。通过加入关键词如'开源', 'AI技术', '整合'，进一步提高SEO优化效率。

kani - 轻量且高度可定制的聊天语言模型框架

Githubkani开源项目框架自定义语言模型轻量级

kani是一个轻量且高度可定制的聊天语言模型框架，适用于自然语言处理研究人员、爱好者和开发人员。kani支持OpenAI和Anthropic等多种托管模型，以及通过Hugging Face和llama.cpp支持的开源模型。kani提供无缝的聊天记忆管理、函数调用、提示控制和异步设计功能。此外，开发者可以快速迭代并方便地学习使用kani框架。

chameleon-llm - 插件式组合推理框架增强LLMs功能

ChameleonGPT-4GithubLarge Language ModelsScienceQATabMWP开源项目

Chameleon框架集成了多种工具，如视觉模型、Web搜索引擎和Python函数，提升了大型语言模型（LLMs）的推理能力。基于GPT-4的自然语言规划，Chameleon能够精准推理工具的组合和执行顺序。在ScienceQA任务中，Chameleon的准确率为86.54%，领先当前模型11.37%；在TabMWP任务中，整体准确率达98.78%。其模块化设计和灵活工具调用机制使其适用于各种复杂任务。

causal-learn - 强大的Python因果发现工具包

GithubPython包causal-learn因果发现开源项目数据分析机器学习

causal-learn是一个开源的Python因果发现库，实现了多种经典和前沿的因果发现算法。它提供了基于约束、基于评分、基于函数因果模型等方法，以及独立性测试、评分函数等实用工具。该库文档完善，示例丰富，适用于研究人员和数据科学家进行因果关系分析和算法开发。causal-learn是Tetrad项目的Python版本和扩展，由CMU-CLeaR小组积极开发和维护，并提供了丰富的基准数据集供社区使用。

FLASK - 细粒度语言模型评估框架

FLASKGithub对齐评估开源项目技能集细粒度分析语言模型评估

FLASK是一个开源的语言模型评估框架，采用细粒度的实例级技能集作为评估指标。该框架提供任务无关的评估协议，包含模型推理、GPT-4评估和结果分析功能。FLASK还具备自动元数据标注能力，可标注领域、技能集和难度级别。项目包含详细使用说明和在线演示，为语言模型评估提供全面解决方案。

spacy-llm - spaCy与大语言模型整合的NLP组件

GithubLarge Language ModelsNLPOpenAIspaCyspacy-llm开源项目

该模块将大型语言模型（LLMs）集成到spaCy中，实现了快速原型设计和提示生成，无需训练数据即可输出可靠的NLP结果。支持OpenAI、Cohere、Anthropic、Google PaLM、Microsoft Azure AI等API，并兼容Hugging Face上的开源LLMs，如Falcon、Dolly、Llama 2等。还支持LangChain，提供命名实体识别、文本分类、情感分析等多种现成任务。用户可通过spaCy的注册表轻松实现自定义功能。该模块结合LLM的强大功能与spaCy的成熟基础，提供灵活高效的NLP解决方案。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

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