pomegranate

Python 中快速、灵活且易于使用的概率建模

pomegranate PyTorch 概率建模 GPU支持混合精度支持 Github 开源项目

新版本将计算后端从Cython迁移到PyTorch，提升了速度和灵活性。新特性包括GPU支持、半精度计算、多变量分布、缺失值处理以及更好的社区贡献。改进后的pomegranate在混合模型、贝叶斯网络和隐马尔科夫模型的构建中表现出色，实现了高度的灵活性和效率。

direct-preference-optimization - DPO算法实现语言模型的偏好数据优化

DPOGithub偏好优化开源项目机器学习训练算法语言模型

DPO(Direct Preference Optimization)是一种语言模型训练算法,通过偏好数据优化模型。该项目提供DPO算法的参考实现,包含监督微调和基于偏好学习两个阶段。支持各种因果HuggingFace模型,可添加自定义数据集,并包括'conservative' DPO和IPO等变体。这为研究人员提供了灵活工具,用于从偏好数据训练语言模型。

cascades - 实现复杂语言模型组合的Python库

CascadesGithubPython库复杂组合开源项目概率编程语言模型

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。

openlogprobs - Python库实现语言模型API对数概率提取

APIGithubPythonopenlogprobs开源项目概率提取语言模型

openlogprobs是一个Python库，用于从语言模型API中提取对数概率。它实现了多种算法，如topk搜索、精确解和二分查找，可从OpenAI等API中提取完整概率向量。该工具支持并行处理，提高了效率。openlogprobs主要用于语言模型反演研究，为学术研究提供支持。这个库易于安装和使用，适合自然语言处理研究人员使用。

modin - 轻松实现pandas并行化加速

GithubModinpandas大数据并行计算开源项目数据处理

Modin是pandas的高性能替代方案,通过并行化计算显著提升数据处理速度。只需更改一行导入代码,即可利用全部CPU核心加速pandas工作流,特别适合大型数据集。Modin支持处理超出内存的数据,兼容90%以上pandas API,并支持Ray、Dask和MPI等多种计算引擎。它简化了分布式计算,让用户轻松获得性能提升。

mixture-of-experts - 稀疏门控专家混合模型的Pytorch实现

GithubPytorchSparsely Gated Mixture of Experts参数开源项目计算语言模型

基于Pytorch实现的稀疏门控专家混合模型，可以在保持计算量不变的情况下大幅增加语言模型的参数量。项目参考了TensorFlow的实现，并进行了增强。还包含ST Mixture of Experts的使用指南，安装和使用示例，以及自定义专家网络的支持。

picoGPT - 极简风格的GPT-2实现版本

GPT-2GithubNumPypicoGPT代码实现开源项目模型生成

picoGPT是一个极简风格的GPT-2实现版本，采用NumPy全面编写，前向传播过程在短短40行代码中展开。它虽然运行缓慢，不支持多重训练或高级的采样方法，但其独特的简化设计提供了一种有趣的学习与试验环境，极适合AI和机器学习领域的爱好者及开发者。

Bayesian-Neural-Networks - 在PyTorch中实现的贝叶斯神经网络近似推断方法

Bayesian Neural NetworksGithubMNIST分类实验Pytorch回归实验开源项目近似推断方法

项目在PyTorch框架下实现了多种贝叶斯神经网络的近似推断方法，包括Bayes by Backprop、MC Dropout、SGLD和Kronecker-Factorised Laplace。这些方法适用于同质和异质回归实验及MNIST分类实验。项目提供了模型训练脚本、Colab笔记本和实验结果的可视化工具，方便用户进行模型训练和评估。所有依赖和数据集已在笔记本中预设，并支持免费GPU运行平台，帮助用户轻松上手。

pyg-lib - 图形神经网络高性能计算库

CUDAGithubPyTorchPythonpyg-lib安装开源项目

pyg-lib是一款专为图形神经网络优化的高性能计算库。该项目为Linux、Windows和macOS等主流操作系统提供预构建的Python包，兼容多个PyTorch版本和CUDA组合，支持Python 3.8至3.12。pyg-lib通过提升图形神经网络的计算效率，为研究和开发提供了实用工具。研究人员和开发者可根据具体的系统环境，使用pip命令快速安装所需版本，轻松增强图形神经网络的性能。

SimPO - 无需参考模型的简化优化算法

ArmoRMDPOGemmaGithubSimPOUltraFeedback开源项目

SimPO是一个无需参考模型的简化偏好优化算法，表现优于AlpacaEval 2、MT-Bench和Arena-Hard等多个基准。2024年7月更新发布的SimPO模型通过微调Google的gemma-2 9B模型，达成了72.4% AlapcaEval 2 LC胜率和59.1% Arena-Hard胜率。更多详情、训练脚本和数据生成脚本请访问SimPO的GitHub仓库。

pykale - 改进多模态机器学习的高效绿色解决方案

GithubPyKale多模态学习开源项目机器学习深度学习迁移学习

PyKale通过简化数据、软件和用户之间的连接，使跨学科研究的机器学习更容易访问。它专注于多模态学习和迁移学习，支持图像、视频和图形的数据类型，涵盖深度学习和降维模型。PyKale遵循绿色机器学习理念，通过减少重复、再利用资源和回收学习模型，实现高效和可持续的研究。适用于生物信息学、图像和视频识别及医学成像，利用多源知识做出准确且可解释的预测。

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