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TextRL

通过强化学习提高文本生成质量,广泛支持多种模型

TextRL是一个Python库,结合Hugging Face的Transformers、PFRL和OpenAI GYM,通过强化学习优化文本生成。该库支持多种文本生成模型,如GPT-2、FLAN-T5和Bigscience/BLOOM,并具备高度的可定制性,适用于各种应用场景,从而提升文本生成的准确性和表现力。

trl - 用于大型语言模型微调和对齐的开源工具库
GithubTRLTransformer大语言模型开源项目强化学习微调
TRL是一个开源的全栈工具库,专用于大型语言模型的微调和对齐。它支持监督式微调、奖励建模和近端策略优化等方法,适用于多种模型架构。该库基于Transformers构建,提供灵活的训练器和自动模型类,并集成Accelerate、PEFT等工具实现高效扩展。TRL还提供命令行界面,方便用户进行模型微调和交互。
Recurrent-LLM - RecurrentGPT 模拟 LSTM 实现无长度限制文本生成
AI As ContentsGithubRecurrent-LLMRecurrentGPTTransformer开源项目长短时记忆
RecurrentGPT 模拟 LSTM 的长短时记忆机制,解决了 GPT 生成文本长度受限的问题。每次生成时段文本并更新记忆,便于用户观测和修改。这提高了文本生成的可解释性和互动性,并展示了其在互动小说和个性化内容创作中的潜力。RecurrentGPT 运用了认知科学和深度学习的流行设计概念,推动了下一代计算机辅助写作系统的发展。
text2text - 跨语言文本处理的综合工具包
GithubText2Text开源项目文本生成自然语言处理语言翻译跨语言模型
提供跨语言文本生成、翻译、嵌入和问答等功能的NLP工具包,支持百种语言。可在Google Colab平台免费运行,适用学术研究、企业应用和个性化开发。通过示例和快速入门指南,用户能快速掌握强大的多语言模型,高效处理文本。
OpenAI-Agents - 展示AI在文本生成与复杂概念理解中的先进能力
AI生成文本GithubOpenAI-Agents创意提高加速研究开源项目知识民主化
OpenAI-Agents库展示了AI在文本生成和复杂概念理解方面的先进能力。该项目通过AI撰写的多学科文章,旨在加速科研进程、激发创造力、普及知识,并减轻研究人员的工作负担。虽然具有显著优势,但也面临质量控制、道德问题和偏见等挑战。项目欢迎通过GitHub支持和反馈来改进与发展。
Awesome-Machine-Generated-Text - 机器生成文本研究资源汇总与综述
GPTGithub人工智能大规模语言模型开源项目自然语言处理预训练
这是一个全面的机器生成文本研究资源库,汇集了大规模预训练语言模型、分析方法和检测技术等关键内容。项目收录了OpenAI、DeepMind和Google等顶级机构的重要成果,包括GPT系列、Chinchilla和T5等著名模型。此外还整理了相关论文、演示、数据集和共享任务,为该领域的研究与开发提供了丰富参考。
textbook_quality - 生成高质量预训练数据的专业工具
GithubOpenAIPythonSerpAPISerplytextbook quality开源项目
该项目专注于生成高质量的预训练数据,支持并行生成和自定义API集成,能够生成新主题或扩展已有种子。通过检索提升文本质量,默认使用Serply,还可选择SerpAPI或不使用检索功能。支持OpenAI及其兼容API,并可添加更多适配器进行扩展。项目提供详细的配置和使用指南,适用于需要生成高质量教材的用户。
bloom - 提升多语言文本生成的大规模语言模型
BLOOMBigScienceGithubHuggingface多语言开源项目文本生成模型语言模型
BLOOM是一个自回归大规模语言模型,使用工业级计算资源训练,能够以46种语言和13种编程语言生成逼真的文本。该模型不仅胜任特定的任务,同时也能转换文本生成其他未明确训练的任务。BLOOM的设计强调多语言文本生成,对于公共研究提供了重要支持,其在法国的超级计算机上训练,以减少环境影响。
trlx - 分布式微调大型语言模型的强化学习框架,支持奖励函数与高效并行
GithubHugging FaceILQLNVIDIA NeMoPPOtrlX开源项目
一个专注于强化学习微调大型语言模型的分布式训练框架。支持使用奖励函数或已标注数据集进行训练,兼容🤗Hugging Face和NVIDIA NeMo模型,可扩展到20B参数以上。实现了PPO和ILQL等多种RL算法,提供详细文档和丰富示例,支持分布式训练和超参数搜索。适用于各种应用场景,通过高效并行技术提升训练效率。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
gpt-fast - PyTorch原生高效文本生成项目
GithubPyTorchgpt-fast开源项目性能优化文本生成模型量化
gpt-fast是一个基于PyTorch的高效Transformer文本生成项目,代码精简(<1000行Python),仅依赖PyTorch和sentencepiece。项目特点包括极低延迟、int8/int4量化、推测解码和张量并行,支持NVIDIA和AMD GPU。gpt-fast不是框架或库,而是展示原生PyTorch性能的示例。它支持LLaMA系列和Mixtral 8x7B等模型,提供详细基准测试和多种优化技术。该项目实现了高效的文本生成,展现了PyTorch在AI领域的强大性能。
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