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local-llm-function-calling

Hugging Face文本生成模型的参数约束工具

local-llm-function-calling项目使Hugging Face文本生成模型能够遵循JSON schema,并轻松制定函数调用提示。该项目的Generator类简化了文本生成过程,确保输出符合提供的提示和JSON schema。此外,还支持用户自定义约束和提示结构,以优化数据提取和格式化。

LLM.swift - 多平台兼容的大型语言模型交互Swift库
GithubHuggingFaceModelLLM.swiftSwiftasynclarge language models开源项目
`LLM.swift` 是一个简洁易用的库,支持在macOS、iOS、watchOS、tvOS和visionOS上与大型语言模型本地交互。开发者可通过SPM或直接复制代码在Xcode项目中使用。此库基于`llama.cpp`,性能优越,并保持与最新更新同步。其设计允许自定义输入预处理、输出后处理及动态更新功能,并支持从HuggingFace获取模型数据,适用于跨平台高效语言模型交互的需求。
Learn_Prompting - 提示工程与生成式AI及大型语言模型(LLM)指南
GithubLLM指南Learn PromptingPrompt Engineering开发指南开源项目生成式AI
Learn Prompting 提供全面的提示工程、生成式 AI 和大型语言模型(LLM)指南。欢迎加入 Discord 社区,参与内容建议、翻译、内容和艺术作品贡献及错别字纠正。通过本地开发指南,用户可以轻松安装和运行网站,实时查看更改。感谢所有贡献者的支持。
llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析
BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型
本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。
CodeLlama-7b-Instruct-hf - Meta开发的7B参数通用代码生成模型 支持代码补全和指令跟随
Code LlamaGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目模型模型训练自然语言处理
CodeLlama-7b-Instruct-hf是Meta开发的7B参数代码生成模型,专注于通用代码合成和理解。该模型支持代码补全、填充和指令跟随,采用优化的Transformer架构。它适用于商业和研究中的代码相关任务,但仅支持英语和特定编程语言。用户需注意合规使用并进行安全测试。模型于2023年上半年完成训练,是CodeLlama系列中的指令调优版本。
awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理
该项目列出了多个优秀的开源项目和应用,均与Hugging Face库集成,为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库,提升自然语言处理任务的效率和效果。
llama-2-tiny-random - 小型架构高效实现文本生成
GithubHuggingfaceLlama-2Pythontransformers开源项目文本生成模型模型初始化
基于Llama-2-7b-chat-hf配置进行随机初始化,通过修改隐藏层、注意力头等参数设置,以低资源消耗实现文本生成,适合低成本运算的研究及开发场景。
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具,支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度,支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练,并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外,新版本还增加了PiSSA算法,且支持多种开发平台如Colab和DSW,适合高质量文本生成和智能应用开发。
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF - 提升文本生成技术的精度和合规性
GithubHuggingfaceLlama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2准确性开源项目未过滤模型量化
基于Llama-3.1-8B-Instruct的项目,旨在提高文本生成的精确性和合规性,并遵循Meta的Llama 3.1社区协议。量化的Lexi模型在多种数据集上评估,IFEval数据集精度达77.92%。用户可自定义系统提示以优化效果,建议在服务部署前添加对齐层以确保合规。使用生成内容时需谨慎负责。
llama-3 - 提升对话生成效果的指令调优语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3Meta开源项目指导调整模型语言模型责任与安全
Llama 3是由Meta开发的大型语言模型家族,提供8B和70B参数选项,经过预训练和指令调优,专为对话生成优化。模型采用Transformer架构,并通过监督微调和人类反馈强化学习,实现与人类偏好的对齐。Llama 3于2024年4月18日发布,提供商用许可证,用于商业与研究,需遵循相关使用政策。
TinyLLama-v0 - 基于Llama架构的轻量级开源文本生成模型TinyLLama
GithubHuggingfaceLlamaTinyStories开源项目模型模型训练神经网络自然语言处理
TinyLLama-v0是一个基于Llama架构的轻量级语言模型项目,重现了TinyStories-1M的功能。项目提供完整训练流程,包括数据准备、模型训练和验证脚本。它使用open_llama_3b分词器,在40GB A100 GPU上训练3小时/轮,共9小时。虽处于概念验证阶段,存在长文本截断等限制,但TinyLLama-v0为开发者提供了探索小型语言模型的平台。项目包含演示脚本和验证工具,适用于文本生成等自然语言处理任务研究。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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