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BLOOM

开发的多语言、大规模开放科学语言模型

作为致力于通过开源和开放科学推进AI发展的平台,BLOOM提供包括BloomModel在内的多款AI模型,充实的文档与代码资源助力研究人员与开发者更好地探索与应用前沿AI技术。

Project Cover
OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步
AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理
OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列,旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练,采用先进的Transformer结构,实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力,适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估,且提供多种数据检查点,方便研究与开发。该项目得到多家机构支持,并在多个主要AI任务中表现优异。
1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包,旨在通过简化模型训练和应用,提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型,便于执行各种文本分析和生成任务。
flower - 用于构建联合学习系统的框架
AI研究Flower联邦学习
Flower 是一个高度可定制和可扩展的联邦学习框架,源自牛津大学的研究项目。支持包括 PyTorch、TensorFlow 和 Hugging Face Transformers 在内的多种机器学习框架。Flower 的设计原则包括可定制、可扩展、框架无关和易于理解,旨在为用户提供构建先进联邦学习系统的工具。通过详细的教程和文档,Flower 使联邦学习变得易于上手,并鼓励社区贡献和参与。
10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型,支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息,帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
xmtf - 通过多任务微调提升跨语言泛化能力
BLOOMZGithubmT0xP3多任务微调开源项目跨语言泛化
XMTF项目探索了通过多语言多任务微调来增强模型的跨语言泛化能力。研究者基于BLOOM和mT5模型,使用xP3数据集进行微调,开发了BLOOMZ和mT0系列模型。这些模型在46种语言的13个任务上接受训练,展现出显著的跨语言和跨任务迁移学习能力。项目公开了完整的数据处理流程、模型训练方法和评估体系,为自然语言处理领域的跨语言研究提供了重要参考。
petals - 本地运行大型语言模型,BitTorrent 风格
GPU共享GithubLlama 3.1Petals分布式推理大模型微调开源项目
Petals项目让用户能够在家中或通过Google Colab运行Llama 3.1、Mixtral、Falcon和BLOOM等大型语言模型。通过分布式网络托管模型层,推理速度可提升至10倍。用户可以微调模型以满足特定任务需求,并且支持隐私保护和私人群组设置。该项目依赖社区共享GPU资源,提供详细的教程和支持,帮助用户快速上手并充分利用其功能。
ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法
BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM开源项目
本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明,帮助工程师成功训练大规模语言模型(LLM)和多模态模型(VLM)。内容涵盖丰富的脚本和命令,适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验,提供有效解决方案,并持续更新,服务于ML社区。
OLMo-1B-hf - 结合开放性与多功能性提升语言模型科学
Dolma数据集GithubHuggingfaceOLMoTransformer开放语言模型开源项目模型语言模型
OLMo是一个由Allen Institute for AI开发的开源语言模型,支持Hugging Face Transformers格式和Dolma数据集,具有自回归Transformer架构,适合多种语言处理任务,涵盖完整训练代码和检查点。
other - 高性能开源自然语言处理框架
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理框架,提供多种预训练模型和工具。支持文本分类、问答和生成等任务,适用于研究和生产环境。该框架易用且灵活,可处理多语言文本,支持迁移学习。Transformers定期更新,紧跟NLP领域最新进展,为用户提供丰富的API和优化的性能。
OLMo - 开源语言模型加速科学研究
GithubOLMo人工智能开源语言模型开源项目机器学习自然语言处理
OLMo是一个开源语言模型项目,提供多种规模的先进模型,如1B、7B和7B Twin 2T,全部基于Dolma数据集训练。该项目支持模型训练、微调和推理,提供详细配置和检查点以确保研究可重现。OLMo还包含数据检查和评估工具,为语言模型研究提供全面支持,旨在加速这一领域的科学进展。
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