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LLM实验项目集合 探索大型语言模型应用

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。

llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存
GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调
该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程,通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能,可实现2-5倍的训练速度提升,并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署,为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。
Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
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。
LLM2Vec-Meta-Llama-3-8B-Instruct-mntp-supervised - LLM2Vec-Meta-Llama-3-8B模型——文本嵌入与语义相似度的高效工具
GithubHuggingfaceLLM2Vec-Meta-Llama-3-supervised分类句子相似度开源项目文本检索模型特征提取
LLM2Vec-Meta-Llama-3-8B-Instruct-mntp项目提供了创新的文本嵌入技术,支持文本分类、信息检索、重排序和聚类等多种任务。通过其监督模型,有效提升精度和召回率,如在Amazon反事实分类任务中准确率达79.94%,在ArguAna数据集的检索任务中各项指标优异。此项目在多种自然语言处理中展现出显著应用潜力,是评价文本语义相似度的关键工具。
llama3-from-scratch - 深入解析Llama 3模型实现原理
GithubLlama3开源项目机器学习模型实现神经网络自然语言处理
本项目详细演示了Llama 3模型的实现过程,包括模型架构、分词、嵌入和注意力机制等核心技术。通过逐步解析模型文件和实现RMS归一化、旋转位置编码(RoPE)等关键组件,为开发者提供了构建大型语言模型的实践指南。项目结合代码实现和可视化说明,深入浅出地解释了复杂概念,是研究大型语言模型的重要参考资料。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
yet-another-applied-llm-benchmark - 基于真实场景的大语言模型能力评估基准
API密钥Docker容器GithubLLM基准测试开源项目数据流DSL模型评估
yet-another-applied-llm-benchmark是一个评估大语言模型在实际应用场景中表现的基准测试项目。该项目包含近100个源自真实使用情况的测试案例,涵盖代码转换、反编译、SQL生成等多种任务。通过简单的数据流DSL设计测试,项目提供了一个灵活的框架来评估大语言模型的实际能力。这个基准虽不是严格的学术标准,但为开发者提供了衡量大语言模型在日常编程任务中表现的实用方法。
LLMsNineStoryDemonTower - 大语言模型全面学习路径 从入门到实战进阶
ChatGLM3GithubLLMs开源模型开源项目微调自然语言处理
LLMsNineStoryDemonTower项目提供全面的大语言模型学习资源,涵盖NLP基础到高级应用的九个层次。内容包括ChatGLM、Baichuan、Llama2等主流模型实践,以及模型微调、推理加速和多模态应用等进阶主题。该项目为学习者构建了从理论到实践的完整大语言模型学习路径。
TensorRT-LLM - NVIDIA开发的大型语言模型推理优化工具
AI推理GPU加速GithubNVIDIATensorRT-LLM大语言模型开源项目
TensorRT-LLM是一个用于优化大型语言模型推理的开源工具。它提供Python API来定义模型和构建TensorRT引擎,支持多GPU和多节点部署。该工具集成了多种量化技术,如INT4/INT8权重量化和SmoothQuant,以提升性能和降低内存占用。TensorRT-LLM预置了多个常用模型,可根据需求进行修改和扩展。
NanoLLM - 本地LLM推理优化工具包
GithubJetsonLLM优化NanoLLM多模态AI开源项目本地推理
NanoLLM是一个开源工具包,专注于优化大型语言模型(LLM)的本地推理性能。它提供了类HuggingFace的API接口,支持模型量化、视觉语言模型、多模态代理、语音处理、向量数据库和检索增强生成(RAG)等功能。这个项目致力于简化LLM的部署和应用,特别适合需要高效本地推理的场景。NanoLLM目前的最新版本是24.7,可通过Docker容器方便部署。有兴趣的开发者可以访问项目的官方文档获取更多详细信息和使用指南。
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