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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。

InferLLM - 轻量化语言模型推理框架,兼容多种模型格式和设备
GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架,源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手,并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU,可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector,并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理,适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
AgentBench - 全面评估大型语言模型在多环境下的自主代理能力
AgentBenchGithubLLM-as-Agent任务设置开源项目测试结果评估框架
AgentBench是首个评估大型语言模型(LLM)作为自主代理的基准,涵盖操作系统、数据库、知识图谱等8个不同环境。该项目通过多任务设置和完整的数据集,深入分析LLM的实际应用能力。新版AgentBench v0.2优化了框架结构,并增加了更多模型的测试结果,方便开发者扩展和使用。
llm - LLM实验项目集合 探索大型语言模型应用
API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境
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。
StableLM - 一系列由Stability AI持续开发的语言模型
GithubStability AIStableLM人工智能开源项目模型架构热门语言模型
StableLM包括一系列由Stability AI持续开发的语言模型,涵盖从基础模型到经过优化调整的高级版本。项目提供多样化的模型,如StableLM-3B-4E1T和StableLM-Alpha系列,旨在通过高效的训练方法和精细的数据使用,提高模型性能和应用灵活性。此外,StableLM也适用于多种下游任务,为开发者和研究者提供了强大的工具,以推动人工智能领域的发展。
deepseek-coder-1.3b-base - 基于深度学习的多语言代码生成模型
DeepSeek CoderGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目机器学习模型自然语言处理
deepseek-coder-1.3b-base是一个由DeepSeek开发的开源代码生成模型。它基于1.3B参数和2T训练数据,支持多种编程语言的代码补全、插入和项目级生成。模型采用16K窗口大小和填空任务训练,在HumanEval等多个基准测试中表现优异。这一工具为开发者提供了灵活、高效的编程辅助解决方案。
inferflow - 为大语言模型提供高效灵活的推理解决方案
GithubInferflow大语言模型开源项目推理引擎模型服务量化
Inferflow是一款功能强大的大语言模型推理引擎,支持多种文件格式和网络结构。它采用3.5位量化和混合并行推理等创新技术,提高了推理效率。用户通过修改配置文件即可部署新模型,无需编写代码。Inferflow支持GPU/CPU混合推理,为模型部署提供灵活选择。该项目为研究人员和开发者提供了高效易用的LLM推理工具。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
sglang - 大语言模型和视觉语言模型高效服务框架
GithubSGLang前端语言后端运行时大语言模型开源项目服务框架
SGLang是一款为大语言模型和视觉语言模型设计的服务框架。该框架通过协同优化后端运行时和前端语言,提高了模型交互的速度和可控性。其后端运行时采用前缀缓存、约束解码和连续批处理等技术提升效率。前端语言支持链式生成调用、高级提示、控制流和多模态等功能,增强了灵活性。SGLang适用于各类LLM应用的快速开发和部署。
LaBSE - 基于BERT的多语言句子编码引擎 助力跨语言语义检索
BERTGithubHuggingfaceLaBSE句子嵌入多语言开源项目模型自然语言处理
作为Google开源的多语言句子编码模型,LaBSE整合掩码语言建模与翻译语言建模技术,实现109种语言的高效句子嵌入。经CommonCrawl和维基百科数据集训练,可用于跨语言语义相似度计算和双语文本检索,并支持完整Python接口调用
gritlm - 采用生成代表性指令微调技术的先进语言模型
Generative Representational Instruction TuningGithubGritLM嵌入开源项目生成语言模型
本页面详细介绍了生成代表性指令微调(GRIT)技术,该技术训练大型语言模型同时处理生成和嵌入任务。GritLM 7B在大规模文本嵌入基准测试(MTEB)中树立了新标杆,并在多种生成任务中表现出色。GritLM 8x7B在开放生成语言模型中表现最佳,同时在嵌入任务中保持领先。GRIT结合生成和嵌入训练,无性能损失,并提高了检索增强生成(RAG)的速度超过60%。代码和模型均已免费开放,欢迎社区贡献和使用。
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