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multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1

多语言句子相似度模型,支持语义搜索

multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1是一个专为语义搜索设计的句子嵌入模型,将文本转化为384维的密集向量。此模型训练于215M个问题和答案对,可处理多种数据来源。用户可通过sentence-transformers轻松加载模型进行查询和文档编码,从而计算点积相似度分数,实现相关性排序。除了基础功能外,该模型同样支持HuggingFace Transformers的复杂上下文嵌入处理,能有效提升语义搜索效率,适用于不超过512词片的文本。

LLMTest_NeedleInAHaystack - LLM长上下文检索能力测试工具
AnthropicCohereGithubLLMsNeedle In A HaystackOpenAI开源项目
LLMTest_NeedleInAHaystack是一个用于评估长上下文语言模型检索能力的开源工具。通过在长文本中插入特定信息并要求模型检索,它可以测试OpenAI、Anthropic和Cohere等主流LLM的性能。该项目提供灵活的参数配置和结果可视化,有助于研究人员和开发者分析不同模型的上下文理解能力。
open-text-embeddings - 使用多源模型的OpenAI API兼容文本向量生成工具
GithubLangChainOpenAI APIembeddingsopen-text-embeddingssentence-transformers开源项目
该项目创建了与OpenAI API兼容的文本向量生成端点,支持多种开源句子转换模型,包括BAAI/bge-large-en、intfloat/e5-large-v2、sentence-transformers等。提供详细的本地和云端部署指南,方便用户在多种环境下运行服务器,实现高效查询与存储。用户也可通过Colab在线测试,体验开源文本向量生成的便捷性。
InternLM - 支持1M上下文的聊天模型
GithubInternLM2.5人工智能增强学习开源项目搜集信息长上下文
InternLM2.5系列采用最新技术,专注于AI研究和商业应用的长文本处理和逻辑推理,提供1M文本窗口处理能力和优化的指令遵循与用户互动体验。适合广泛的应用场景。
languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库
GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索
该Python库简化了大语言模型的使用,最低内存需求仅为512MB,确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置,功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等,适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装,在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。
txtai - 集成语义搜索的高效嵌入式数据库解决方案
GithubLLMtxtai大型语言模型嵌入式数据库开源项目语义搜索
txtai是一个功能全面的嵌入式数据库,不仅支持语义搜索和大语言模型协同工作,还提供全流程语言模型任务处理。特色功能包括支持SQL的矢量搜索、主题建模和增强生成检索等。txtai可以在本地运行,也可以通过容器编排进行扩展,并提供多语言API绑定,以便用户快速部署和使用。
MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型
AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型
MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术,在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色,不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型,还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模,展示了其在移动设备应用中的潜力。
build_MiniLLM_from_scratch - 小规模参数LLM构建指南,支持多轮对话与聊天模型
GithubTorch4kerasbert4torchbuild_MiniLLM_from_scratch开源项目指令微调预训练
该项目详细介绍了如何从零开始构建小规模参数的语言模型(LLM),经过预训练、指令微调、奖励模型和强化学习四个阶段。项目基于bert4torch训练框架,优化内存占用,并提供完整的训练日志以供复现。模型支持与transformers兼容,能够进行多轮对话。项目也开源了预训练语料和权重,方便用户下载和使用,提升了实用性与操作性。
spacy-llm - spaCy与大语言模型整合的NLP组件
GithubLarge Language ModelsNLPOpenAIspaCyspacy-llm开源项目
该模块将大型语言模型(LLMs)集成到spaCy中,实现了快速原型设计和提示生成,无需训练数据即可输出可靠的NLP结果。支持OpenAI、Cohere、Anthropic、Google PaLM、Microsoft Azure AI等API,并兼容Hugging Face上的开源LLMs,如Falcon、Dolly、Llama 2等。还支持LangChain,提供命名实体识别、文本分类、情感分析等多种现成任务。用户可通过spaCy的注册表轻松实现自定义功能。该模块结合LLM的强大功能与spaCy的成熟基础,提供灵活高效的NLP解决方案。
llm - LLM实验项目集合 探索大型语言模型应用
API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境
该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验,开发者可以深入了解大型语言模型的应用,探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践,为AI领域学习者提供了有价值的资源。
SimCSE - 简单便捷的句子嵌入对比学习工具
GithubSimCSE句子嵌入对比学习开源项目无监督学习有监督学习
SimCSE项目提供一个简单的句子嵌入对比学习框架,支持有标签和无标签数据。无监督模型使用标准dropout通过输入句子预测自身,有监督模型利用NLI数据集的注释对进行对比学习。用户可以轻松安装并使用SimCSE进行句子嵌入、相似性计算和句子检索。该项目支持HuggingFace集成和faiss相似性搜索库,并提供全面的模型评估和训练脚本。详细信息和代码请参阅SimCSE仓库。
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