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rellm

使用正则表达式提高语言模型输出的准确性

ReLLM项目利用正则表达式控制语言模型的输出,可生成特定的语法或语义结构,如日期、数字或完整模板。ReLLM在生成前过滤不匹配的词元,提升生成质量。即使是小型模型,也能在ReLLM的帮助下提高输出质量。该项目适用于需要解析JSON、XML等上下文无关文法的场景。

ko-ref-llama2-7b - 基于LLaMA2架构的韩文文本生成语言模型
GithubHuggingfaceLLaMA2ko-ref-llama2-7b开源数据集开源项目模型自动回归语言模型韩语语料库
本项目是基于LLaMA2架构的自动回归语言模型,专注于韩文文本生成。训练过程中使用开放的韩文数据集,以提升对韩文语料的理解和生成能力。该模型接受文本输入并生成相应的文本输出,适用于需要高精度韩文文本生成的应用。
LLM4SE - 大型语言模型在软件工程领域的最新研究进展
Github人工智能代码模型大语言模型开源项目论文列表软件工程
LLM4SE项目汇集软件工程领域最新的大型语言模型研究成果,包括全面的模型列表、论文汇总和统计数据。涵盖代码生成、程序理解等多个方面,通过内部文献搜索引擎持续更新。该项目为研究人员和开发者提供了跟踪AI在软件开发中最新应用的重要资源。
SiLLM - Apple Silicon大语言模型训练与推理工具包
Apple SiliconGithubMLXSiLLM低秩适应大型语言模型开源项目
SiLLM是专为Apple Silicon设计的大语言模型工具包,基于MLX框架优化LLM训练和运行流程。支持多种模型架构,提供Web应用和API服务,实现LoRA和DPO等先进训练技术。该项目还引入控制向量和特征消融等实验性功能,便于探索LLM内部机制,旨在让更广泛的Apple Silicon用户群体能够使用最新的LLM技术。
self-rag - 通过自反学习使语言模型实现按需检索、生成和评估的框架
GithubSelf-RAG关键词生成开源项目检索增强生成自我反思语言模型
Self-RAG是一种创新框架,通过自反学习使语言模型实现按需检索、生成和评估。该方法预测反思标记,支持多次检索或跳过检索,并从多角度评估生成内容。这不仅提高了模型输出的事实性和质量,还保持了语言模型的通用性能。
awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总 数据处理到评估应有尽有
GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估
该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源,包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术,并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息,有助于推进相关项目的开发与应用。
Consistency_LLM - 并行解码技术突破,大语言模型推理速度提升3倍
CLLMGithubJacobi解码大语言模型并行解码开源项目生成速度
Consistency Large Language Models (CLLMs) 是一种创新的大语言模型技术,通过Jacobi并行解码方法显著提升推理速度。实验表明,CLLMs在多种任务中可实现2.4到3.4倍的性能提升。该技术无需额外模型或架构改动,易于集成,为大语言模型应用带来更高效、灵活的解决方案。
llm.js - JavaScript实现浏览器直接运行大语言模型
GithubJavaScriptLLM.jsWebAssembly大语言模型开源项目浏览器推理
llm.js是一个JavaScript库,实现了在浏览器中直接运行大语言模型。该项目支持TinyLLaMA、GPT-2和Qwen等多种模型,利用WebAssembly技术在浏览器端进行高效推理,可在智能手机等设备上运行。llm.js提供结构化响应、Web Worker支持和模型缓存等功能,方便开发者将AI能力整合到Web应用中。
Xwin-LM-7B-V0.2 - 优化大语言模型对齐技术,显著提升性能
AlpacaEvalGithubHuggingfaceXwin-LM大语言模型对齐技术开源项目强化学习模型
Xwin-LM项目开发并开源大语言模型对齐技术,涵盖监督微调、奖励模型等多种方法。基于Llama2构建的版本在AlpacaEval评测中表现卓越,超过GPT-4。最新的Xwin-LM-7B-V0.2和13B-V0.2在与GPT-4的比较中分别达到59.83%和70.36%胜率。项目不断更新以提高模型的稳定性和可重复性。
langserve_ollama - 将本地LLM部署与RAG集成的一体化开源项目
GithubHuggingFaceLangServeOllamaRAG开源项目本地LLM
该项目提供了一个完整的解决方案,用于部署本地LLM和集成RAG技术。它利用免费的韩语微调模型,集成了Ollama、LangServe等工具,便于创建和管理语言模型服务。项目包含详细的安装指南、模型配置说明和远程访问方法,为开发者提供从模型部署到应用集成的全面指导。
rulm - 俄语语言模型:的实现与性能对比
GPT Role-play RealmGithubRuTurboAlpacaRussianSuperGLUESaigarulm开源项目
此项目展示了俄语语言模型的实现与比较,涵盖DataFest的分享、主要演示和Fine-tuning Colab资源链接。同时介绍了基于ChatGPT生成数据的RuTurboAlpaca和Saiga两个主要数据集,以及相关模型及其训练配置的详细内容。提供了数据集生成脚本和提示。此外,还展示了GPT Role-play Realm的数据集和模型评估结果,包括与GPT4和gpt-3.5-turbo的对比分析。
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