dynalang

使用语言和多模态模型预测与解决任务

Dynalang 人工智能多模态模型训练脚本语言建模 Github 开源项目

Dynalang项目通过多种语言创建一个多模态世界模型，预测未来并解决任务。提供详细的安装指南和训练配置，支持HomeGrid、Messenger、VLN和LangRoom等环境。该项目建基于最新研究，旨在通过语言建模提高任务解决效率。

LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能，支持多语言微调和翻译

GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调

LLaMa2lang提供便捷脚本，微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型，将数据集OASST1翻译为目标语言，进行数据集成和细调，并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法，进一步提升模型回答质量，兼容多个基础模型与翻译架构。

Langtail - 简化AI应用开发的综合性工具平台

AI工具AI开发API部署LLM监控Langtail提示词调试

Langtail是一个面向AI应用开发的工具平台，集成了提示调试、测试运行和生产环境监控功能。平台提供playground、测试、部署和监控工具，帮助开发者快速迭代、优化大型语言模型性能，确保应用稳定。支持无代码操作，适用于各类用户，并提供API日志和性能指标，促进团队协作开发AI应用。

llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架

API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目

LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架，支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置，它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行，兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成，大大简化了LLM的应用开发过程，使其强大功能更易于开发者使用。

ChatGLM2-6B - 基于GLM技术开发的中英双语对话模型

ChatGLM2-6BGithub开源项目性能提升推理速度显存占用模型开源

ChatGLM2-6B，基于GLM技术开发的中英双语对话模型，1.4T中英数据预训练后展现出改善的多语言处理效果，支持长达32K的上下文长度，新技术支持更快的推理速度和更好的对话体验。适用于学术研究和商业应用，如聊天机器人和客服AI，提供技术支持与灵活部署方案。

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。

mt-dnn - 多任务深度神经网络在自然语言理解中的最新应用

GithubMT-DNNPyTorch多任务深度神经网络开源项目自然语言理解预训练模型

该项目实现了基于PyTorch的多任务深度神经网络（MT-DNN），主要用于自然语言理解。最新版本添加了语言模型预训练和微调的对抗性训练功能。用户可以使用pip安装或通过Docker快速启动，项目提供详细的训练和微调步骤，支持序列标注和问答任务。此外，项目包含模型嵌入提取和训练加速功能。目前由于政策变化，公共存储解决方案暂不提供。

YuLan-Chat - 中国人民大学开发的双语大语言模型支持4K上下文

GithubYuLan-Chat中英双语人工智能大语言模型开源项目课程学习

YuLan-Chat是中国人民大学高瓴人工智能学院开发的开源大语言模型，专注中英双语能力。通过大规模预训练和课程学习，提升了语言能力、实用性和安全性。支持4K长上下文，扩充词表优化中文处理。最新版YuLan-Chat-3-12B在MMLU、C-Eval等多项基准测试表现优异，展现了卓越的双语能力和通用智能水平。

Langotalk - 智能化语言学习系统助力快速提升流利度

AI工具AI辅助个性化教学即时反馈语言学习进度跟踪

Langotalk平台运用人工智能技术，为语言学习者提供个性化体验。该系统集成了AI对话练习、实时语法纠正、多元化课程内容和学习进度追踪功能。通过定制化内容和沉浸式学习方法，帮助学习者在家中高效提升语言流利度。平台特色在于根据学习者兴趣调整内容，包含日常对话、商务交流等多种场景练习，使语言学习过程更具吸引力和效率。

ROS-LLM - 一个用于具身智能应用的ROS框架

GPT-4GithubROS-LLMROS2开源项目机器人控制自然语言交互

ROS-LLM项目打造了一个使用大语言模型（如GPT-4和ChatGPT）的ROS框架，用于机器人决策和控制。框架易于扩展和集成，只需简单API配置，十分钟内即可完成机器人与ROS-LLM的结合，快速创建互动与控制体验。支持ROS系统，并拥有本地和云端自然语音交互、历史记录保存功能。未来计划增加导航接口和传感器输入接口，以提升机器人导航与环境感知能力。

Time-LLM - 开发用于时序预测的高级语言模型

GithubICLR 2024Time-LLM大语言模型开源项目时间序列预测框架重编程

Time-LLM将大型语言模型重新用于时序预测，利用其强大功能处理时序数据，并结合专家知识和任务说明提升预测精度。支持Llama-7B、GPT-2和BERT等模型，框架灵活且适应性广泛。了解Time-LLM的最新更新、使用案例和技术细节，访问我们的详细介绍及相关资源。

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