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Binder

在符号语言中实现语言模型绑定的方法

Binder项目展示了在符号语言中实现语言模型绑定的方法,提供代码和演示页面,通过少量程序注释即可达到优越性能。项目支持OpenAI系列模型,并随更新不断优化。用户可在项目页面和演示页面体验其功能。

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。
BayLing - 跨语言对齐与指令遵循的多语言大模型
BayLingGithub交互翻译多语言大语言模型开源项目指令跟随
BayLing是一个开源的多语言大规模语言模型,专注于跨语言对齐和指令遵循。该模型在英汉双语生成、指令执行和多轮交互方面表现优异,可在16GB显存的消费级GPU上运行。BayLing支持翻译、写作、创作和建议等多种任务,为用户提供多语言智能辅助。
Yi-Coder-9B - 涵盖52种编程语言的高效代码生成模型
GithubHuggingfaceYi-Coder代码性能开源模型开源项目文本生成模型编程语言
Yi-Coder系列拥有高效的代码生成能力,支持52种编程语言,尤其在长文本上下文使用表现出色,最多128K tokens。Yi-Coder-9B-Chat在LiveCodeBench中达23%通过率,适用于代码生成与智能交互。详情参见Yi-Coder博客和README。
symbolicai - 将神经网络和符号推理融合的大语言模型框架
GithubLLMPythonSymbolicAI开源项目框架神经符号
SymbolicAI是一个创新框架,融合大语言模型与任务特定提示,通过分治方法解决复杂问题。该框架实现可微分编程和经典编程的无缝集成,支持神经符号、语音、OCR和搜索等多种引擎。它为开发者提供交互式shell、聊天机器人和包管理工具,简化了基于LLM应用的开发和管理过程。
Open Interpreter - 大型语言模型助力计算机代码执行和任务完成
AI工具LLMOpen Interpreter代码执行任务完成计算机使用
Open Interpreter 是一个创新开源项目,使大型语言模型(LLM)能在本地计算机上执行代码,完成多样化任务。该项目通过自然语言交互,为计算机使用开创新方式,利用AI辅助复杂操作。在GitHub上,Open Interpreter已获得超过49,000星标,彰显其在开发者社区的欢迎度。目前,项目正开发桌面应用程序,并开放早期访问,以拓展功能性和实用性。
llm-compiler-7b - 一种用于增强代码优化的先进语言模型
GithubHuggingfaceLLVMMeta Large Language Model Compiler代码优化开源开源项目模型编译器优化
Meta的LLM Compiler是一款编译器优化语言模型,基于Code Llama构建,提升了对编译器中间表示与汇编语言的理解。LLM Compiler提供7B和13B两个版本,能够预测LLVM优化效果,在代码优化与反汇编任务中表现优异,实现了显著的代码优化和反汇编准确性。这一模型适用于研究与商业用途,助力开发者提高代码优化效率。
bert-as-language-model - 将BERT用作双向语言模型的开源实现
BERTGithub双向上下文句子困惑度开源项目概率计算语言模型
该项目展示了BERT模型作为双向语言模型的实现方法。通过计算句子概率和困惑度,可评估文本质量。项目提供Web演示供用户体验。该实现充分利用BERT的上下文理解能力,提高了句中各词概率预测的准确性,从而在语言建模任务中实现更佳效果。
ML-Bench - 评测大型语言模型和代理在代码库级机器学习任务上的效果
GitHub仓库GithubML-Bench代码评估大语言模型开源项目机器学习任务
本文详细说明了如何在代码库级别评估大型语言模型和代理的表现,包括环境设置、数据准备、模型微调和API调用等内容。提供了相关脚本和工具,帮助研究者复现实验结果,适用于机器学习和模型评估领域的专业人员和研究者。
LLMLingua - 提示词压缩技术助力大语言模型效率提升
GithubLLMLingua大语言模型开源项目推理加速提示词压缩长文本处理
LLMLingua系列是一套创新的提示词压缩工具,可将提示词压缩至原长度的5%,同时保持大语言模型性能。通过小型语言模型识别并移除非必要标记,该技术有效解决长文本处理和上下文遗忘等问题,大幅降低API使用成本并提高推理效率。LLMLingua系列包含三个版本,适用于检索增强生成、在线会议和代码处理等多种场景。
PowerLM-3b - 基于Power学习率调度器训练的高性能3B参数小型语言模型
GithubHuggingfacePowerLM-3b代码示例开源项目文本生成模型模型评估语言模型
PowerLM-3b是一个基于Power学习率调度器训练的3B参数语言模型。它在开源和专有数据集上训练,在自然语言多选题、代码生成和数学推理等基准测试中表现优异。该模型在同规模模型中展现出较高性能,适用于需要高效小型语言模型的场景。用户可通过Hugging Face transformers库轻松部署和使用PowerLM-3b。
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