llama_parse

增强LlamaIndex文件解析与检索能力的API

LlamaParse 文档解析 API LlamaIndex PDF处理 Github 开源项目

LlamaParse是LlamaIndex开发的文件解析API，旨在提高LlamaIndex框架的检索和上下文扩充能力。该API支持多种文件格式，可将解析结果输出为Markdown或纯文本。LlamaParse提供每日1000页的免费解析额度，支持异步和批量处理，并可与SimpleDirectoryReader集成，简化文件处理和索引流程。通过直接集成到LlamaIndex中，LlamaParse为开发者提供了更高效的文档处理解决方案。

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parseq - 创新的场景文本识别统一模型

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PARSeq是一种创新的场景文本识别模型，采用置换自回归序列方法，实现了上下文无关和上下文感知推理及迭代预测细化。该模型统一了现有STR解码方法，无需独立语言模型，在多个基准数据集上展现出优异性能，同时保持较低计算成本。PARSeq支持灵活的字符集训练和多种评估配置，为OCR应用提供了高效而强大的解决方案。

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llama2.c-for-dummies - 通俗易懂的大语言模型推理代码解析

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本项目对llama2.c推理文件进行了详细解析,帮助初学者理解大语言模型的推理过程。通过逐行注释,项目阐述了模型结构、权重加载和前向传播等核心概念,用简洁的C语言代码展示LLM推理的基本原理。对于希望深入学习Transformer架构和大语言模型工作机制的开发者而言,这是一个极具参考价值的学习资源。

TinyLlama - 3万亿token训练的小型1.1B参数语言模型

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TinyLlama是一个使用3万亿token预训练的1.1B参数语言模型。它与Llama 2架构兼容,可集成到现有Llama项目中。TinyLlama体积小巧,适用于计算和内存受限的场景。该项目开源了预训练和微调代码,具有高效的训练和推理性能。TinyLlama可应用于推测解码、边缘计算和实时对话等领域。

lark - Python解析工具包，灵活高效支持全上下文无关语法

GithubLarkPython上下文无关语法开源项目解析工具包解析树

Lark是一款专为Python设计的解析工具包，注重易用性、性能和模块化。它支持所有上下文无关语法，适用于大多数编程语言和部分自然语言解析。Lark集成了Earley和LALR(1)解析器，并提供多种词法分析器，用户可根据需求平衡功能和速度。该工具包具备出色的歧义处理能力，能自动构建带注释的解析树，同时提供多种高级功能和实用工具。Lark适合各层级用户，从入门者到专业人士均可轻松使用。

codellama - 基于Llama 2的多功能代码生成模型

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Code Llama是基于Llama 2开发的代码语言模型系列，提供多种功能变体。这些模型支持代码补全、处理大规模输入和零样本指令跟随。项目包含基础模型、Python专用模型和指令跟随模型，参数规模从7B到34B不等。经过16k令牌序列训练，模型在处理长达100k令牌的输入时表现优异。Code Llama为开发者提供了适用于多种编程任务的代码生成工具。

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