InfLLM

优化大规模语言模型处理超长序列的无训练记忆方法

InfLLM是一种新型无训练记忆方法，可有效处理超长序列。通过将远程上下文存储在额外的存储单元中并采用高效机制进行注意力计算，InfLLM在保持长距离依赖捕捉能力的同时，提高了处理效率。即使在序列长度达到1,024K的情况下，InfLLM仍表现优越，无需连续训练即可超越许多基线模型。

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介绍相关项目

Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调

Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目

本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调，提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化，开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色，以4*V100完成高效训练，远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据，对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测，确保用户获得全面权威的模型性能数据。

Llama-3-8B-Instruct-262k - 增强长距离上下文处理，支持自主助手功能

GithubHuggingfaceLlama-3定量模型开源项目模型生成式模型自监督学习长上下文

Llama-3 8B-Instruct-262k通过优化RoPE theta，将上下文处理长度从8k扩展至超160k。由Gradient开发并借助Crusoe Energy的算力资源，展示了该模型在低训练条件下的长上下文处理能力，同时通过微调增强了其聊天功能。采用NTK-aware插值及数据驱动的RoPE theta优化，结合渐进式训练策略，在高性能集群中实现了多达262144 tokens的上下文扩展训练，并提供了多种量化版本以适应不同应用场景。

internlm2_5-7b-chat - 卓越推理能力与百万字超长上下文的开源大模型

GithubHuggingfaceInternLM上下文窗口大语言模型工具使用开源项目推理能力模型

InternLM2.5-7B-Chat是一个开源的70亿参数大语言模型，在数学推理、百万字长文理解和工具调用等方面表现卓越。该模型在多项基准测试中超越同等规模模型，展现强大的综合能力。InternLM2.5-7B-Chat提供基础模型和对话模型，支持通过Transformers加载，并可使用LMDeploy、vLLM等方案部署，为开发者提供灵活的应用选择。

Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目

Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练

Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码，包含MAP-CC（8000亿中文token预训练数据集）、CHC-Bench（中文难例指令理解基准测试）和CT-LLM（2B参数中文中心语言模型）。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法，为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。

MotionLLM - 融合视频和动作数据的人类行为理解先进AI模型

GithubMotionLLM人工智能人类行为理解多模态学习大语言模型开源项目

MotionLLM是一个人类行为理解框架，通过融合视频和动作序列数据来分析人类行为。该项目采用统一的视频-动作训练策略，结合粗粒度视频-文本和细粒度动作-文本数据，以获得深入的时空洞察。项目还包括MoVid数据集和MoVid-Bench评估工具，用于研究和评估人类行为理解。MotionLLM在行为描述、时空理解和推理方面展现出优越性能，为人机交互和行为分析研究提供了新的方向。

ControlLLM - 通过图搜索增强大语言模型工具使用能力实现复杂任务解决

ControlLLMGithub任务分解图搜索多模态工具大语言模型开源项目

ControlLLM框架通过图搜索方法提升大语言模型的多模态工具使用能力。其核心包括任务分解器、基于图的思维范式和执行引擎，有效解决复杂任务。该框架在图像、音频和视频处理等领域展现出高准确性和效率，为大语言模型应用开辟新途径。

LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南

Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化

本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。

xlm-roberta-longformer-base-4096 - 支持超长序列处理的多语言Transformer模型

GithubHuggingfaceWikiText-103XLM-R Longformer低资源语言开源项目模型长序列处理问答任务

该项目结合XLM-R与Longformer模型，提升了对多达4096个标记的处理能力，以提高低资源语言的处理效果。模型在WikiText-103语料库上进行预训练，适用于多语言问答任务。推荐使用NVIDIA Apex和大容量GPU以确保模型性能和效率。项目由Peltarion完成，提供相关代码和训练脚本供开发者参考。

InternVL2-40B - 强化跨模态大语言模型的能力

GithubHuggingfaceInternVL场景文本理解多模态开源项目模型视觉理解计算机视觉

InternVL 2.0 通过融合多模态大语言模型，在文件和图表理解、信息图问答、场景文本理解和OCR任务等方面表现出色。它能够利用长文本、多图片和视频进行训练，提升对多种输入的处理效率，并提供1亿到108亿参数的多种模型可选择，与商业模型相当。在多项基准测试中，InternVL 2.0 展示了其卓越的综合理解能力。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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