lm-format-enforcer

开源库实现语言模型输出格式的精确控制

lm-format-enforcer 语言模型 JSON Schema 令牌过滤输出格式控制 Github 开源项目

lm-format-enforcer是一个Python开源库,用于确保语言模型输出符合特定格式,如JSON Schema或正则表达式。该库通过在生成过程中过滤tokens来实现精确控制,同时保留模型的灵活性。它支持多种主流LLM框架,提供批处理生成和波束搜索等功能,可处理JSON schema中的复杂结构。这为开发者提供了一种简便方法来获得结构化的AI生成内容。

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介绍相关项目

LiteLLM - 集成多种大语言模型的统一API代理平台

AI工具API统一LiteLLM代理服务器大语言模型开源项目

LiteLLM是一个统一的API代理平台，集成了100多种大语言模型，提供认证管理、负载均衡和支出跟踪功能。采用OpenAI格式，简化了多个LLM提供商的接入流程。LiteLLM具有开源和企业版本，支持高可用性，拥有活跃的社区。核心功能涵盖模型添加、负载均衡、密钥创建和支出监控，适合需要灵活管理多个LLM资源的开发团队和企业。

Hermes-3-Llama-3.1-8B-lorablated-GGUF - 无审查限制的Llama 3.1大语言模型适配GGUF格式

GithubHermes-3HuggingfaceLlama-3.1LoRA任务算术开源项目模型模型合并

Hermes-3-Llama-3.1-8B-lorablated是一个移除了审查限制的开源语言模型。通过lorablation技术与task arithmetic合并方法，结合Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-LORA实现了更开放的对话能力。模型采用bfloat16数据类型，支持GGUF格式，可自由部署使用。相比原版模型，在保持合法性的基础上提供了更灵活的问答体验。

MarkLLM - 支持多种算法和可视化功能的LLM水印开源工具包

GithubMarkLLMPython包大语言模型开源工具包开源项目水印技术

MarkLLM是一个开源工具包，致力于支持大规模语言模型 (LLM) 的水印研究和应用。它提供一个统一的平台，支持九种不同的水印算法，还包括自定义可视化工具和详尽的评估模块，便于研究人员和普通用户对水印技术的访问、理解和评估。

llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包

GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练

llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包，支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能，支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面，以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型，提供多种训练方法和量化选项。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic - 多语种量化优化模型，显著降低内存占用

GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic多语言支持开源项目文本生成模型模型优化量化

通过将权重和激活量化为FP8格式，该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型，显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究，支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM，可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良，在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。

quantized-models - 提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率

GithubHuggingfacequantized-modelstransformers大型语言模型开源项目文本生成推理模型量化模型

quantized-models项目整合了多种来源的量化模型，旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等，提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成，这些模型按现状发布，需遵循其各自的许可协议。

LLM-Zoo - 最新自然语言处理模型信息汇总，开源与闭源模型实时更新

ChatGPTGithubLLM开源开源项目模型自然语言处理

展示多种开源与闭源LLM模型的详细信息，包括发布时间、模型大小、支持语言、适用领域及训练数据。提供GitHub、HuggingFace、演示及研究论文链接，信息定期更新以反映最新进展。欢迎贡献者参与添加新模型或更新现有模型信息。

LongForm - 反向指令法优化长文本生成模型

GithubLongForm开源项目指令调优自然语言处理语言模型长文本生成

LongForm项目开发了一种反向指令方法，利用多样化语料库创建指令数据集。该项目发布了LongForm-C数据集和多个预训练模型，在长文本生成任务中展现出优异性能。研究表明，LongForm模型不仅提升了自然语言生成能力，还在语言理解任务中取得了显著进展。尽管如此，该模型在结构化预测任务和幻觉问题方面仍存在一定局限性。项目采用MIT许可证，并严格遵守相关数据和模型的使用限制。

Tokenizer - 跨平台BPE编码实现

C#GithubOpenAITokenizationTokenizerTypescript开源项目

该项目提供了TypeScript和C#版的字节对编码(BPE)tokenizer，主要用于OpenAI LLMs，并基于开源的Rust实现。适用于Node.js和.NET环境，在传递提示词给LLM前进行tokenization处理。建议C#用户从Microsoft.DeepDev.TokenizerLib迁移至性能更优的Microsoft.ML.Tokenizers。欢迎开发者贡献代码和意见。

dclm - 大型语言模型训练与评估的开源综合框架

DataComp-LMGithub大语言模型开源项目数据处理模型训练评估

DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化，DataComp-LM已显著提升了模型性能，创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。

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