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DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF

DeepSeek推出的全新MoE模型,专注编码指令与代码补全

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct是DeepSeek推出的编码指令专用MoE架构模型,通过6万亿高质量编码数据训练,以增强编程和数学推理能力,支持128k超长上下文。在多项基准测试中表现出色,可用于指令跟随和代码补全。要求使用LM Studio 0.2.25及更高版本,并需禁用Flash attention以正常运行。

DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型 多模态理解与复杂场景应用
DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型
DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型,为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等,并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模,支持基础和对话应用,可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证,为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。
CodeGeeX4 - 开源多语言代码生成模型的新突破
AI编程CodeGeeX4Github代码生成多语言模型开源开源项目
CodeGeeX4-ALL-9B是一个基于GLM-4-9B训练的多语言代码生成模型。它提供代码补全、生成、解释等多项功能,并支持网络搜索、函数调用和仓库级代码问答。作为参数量低于10B的代码生成模型中性能最佳的一款,CodeGeeX4-ALL-9B在多个公开基准测试中表现优异,在某些方面甚至超越了参数量更大的通用模型,体现了其在推理速度和模型性能之间的出色平衡。
SkyCode-AI-CodeX-GPT3 - 多语言支持与中文优化的开源代码生成模型
GPT3GithubSkyCode代码生成多语言开源模型开源项目
SkyCode是一款由奇点智源发布的多语言开源代码生成模型,基于GPT3架构并使用大量代码进行训练。支持Java、JavaScript、C、C++、Python、Go和shell等主流编程语言,并能理解中文注释。SkyCode在中文编码优化和HumanEval数据集的解题性能上表现卓越,使开发者能够高效完成编程任务。了解更多信息,请访问Hugging Face模型主页。
Cody - AI编码助手,助您提升编码速度。
AI工具AI开发AI编码助手CodySourcegraph代码自动完成热门编程语言辅助编程
Cody是一款先进的AI编程助手,利用深度搜索和代码库上下文,让开发人员更快理解、编写和修复代码。它支持任何编程语言的代码生成,且与主流IDE如VS Code和JetBrains集成,提供丰富的代码上下文。Cody同时支持最新的大型语言模型(LLMs),为编程问题提供即时的AI解答。
build-your-ai-coding-assistant - 构建AI编码助手全流程指南 助力开发效率提升
AI辅助编码GithubIDE插件上下文工程代码补全开源项目生成式AI
该项目提供构建AI辅助编码助手的全面指南,包括IDE插件开发、模型评估微调和数据工程等核心内容。通过整合开源工具和技术,项目旨在帮助开发者创建高效AI编码助手。内容涵盖多种AI辅助场景实现方法,探讨上下文工程对AI性能的影响,为开发者提供实用经验。
makeMoE - 从零构建的稀疏混合专家语言模型的makemore项目
DatabricksGithubmakeMoEpytorch开源项目稀疏专家混合语言模型
makeMoE是一个基于Andrej Karpathy的makemore项目, 从零构建的稀疏混合专家语言模型。它借鉴了makemore的部分组件,例如数据预处理和生成莎士比亚风格文本。在架构上,makeMoE引入了稀疏专家混合、Top-k门控和噪声Top-k门控等改进。项目在Databricks上使用单一A100 GPU开发,支持大规模GPU集群扩展,并通过MLFlow进行指标跟踪。项目强调代码的可读性和修改性,适合深入学习和改进。
JetMoE - 低成本高性能的开源AI语言模型
GithubJetMoE低成本大语言模型开源开源项目性能
JetMoE-8B是一款开源大语言模型,以低于10万美元的成本实现了超越LLaMA2-7B的性能。该模型仅使用公开数据集训练,完全开源,适合学术研究。在推理时,JetMoE-8B只激活22亿参数,显著降低计算成本。多项基准测试结果表明,该模型表现优异,展现了AI领域低成本高效能开发的新可能。
Chinese-Mixtral - 使用Sparse MoE架构的中文Mixtral模型
Chinese-MixtralGithubMixtral大模型量化开源项目指令精调稀疏混合专家模型
模型基于Mistral.ai的Mixtral模型开发,经过中文增量训练与指令精调,具备处理长文本(原生支持32K上下文,实测可达128K)的能力。包括中文Mixtral基础模型与指令模型,显著提升数学推理和代码生成性能。通过llama.cpp进行量化推理,最低仅需16G内存。开源提供代码、训练脚本与详细教程,支持多种推理和部署工具,适合个人电脑本地快速部署量化模型。
ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法
BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM开源项目
本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明,帮助工程师成功训练大规模语言模型(LLM)和多模态模型(VLM)。内容涵盖丰富的脚本和命令,适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验,提供有效解决方案,并持续更新,服务于ML社区。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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