需求人群:
"目标受众为需要在不同大型语言模型间实现高效通信的开发者和研究人员。Agora通过提供一个标准化的通信协议,降低了不同系统间沟通的复杂性,使得跨平台协作成为可能,特别适合需要构建复杂多代理系统的用户。"
使用场景示例:
在多代理系统中,不同LLMs通过Agora协议完成复杂任务,降低成本。
开发者利用Agora协议实现不同数据库技术之间的数据交换。
研究人员使用Agora协议测试不同LLMs在协商和执行任务时的表现。
产品特色:
使用自然语言进行罕见通信。
通过LLMs协商出用于频繁通信的结构化数据协议。
实现例程,即用于发送或接收数据的简单脚本。
未来通信使用例程处理,提高效率。
支持异构LLMs之间的通信,增强多功能性。
实现跨平台通信,提高可移植性。
使用教程:
1. 将.env.template文件重命名为.env,并填写相应的字段。
2. 使用pip安装requirements.txt中列出的依赖。
3. 运行orchestrator.py脚本,启动多代理网络的交互。
4. 观察并分析不同LLMs如何通过Agora协议完成指定任务。
5. 根据需要调整.env文件中的配置,以适应不同的通信场景。
6. 通过修改orchestrator.py中的代码,定制多代理网络的行为。
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跨平台通信协议,使不同的大型语言模型(LLMs)能够高效沟通。
Agora是一个简单的跨平台协议,允许异构的大型语言模型(LLMs)通过谈判高效地相互通信。该协议通过自然语言进行罕见通信,并为频繁通信协商出一种通信协议,通常涉及结构化数据(例如JSON)。一旦协议确定,它们将使用LLMs实现例程,即简单的脚本(例如Python),用于发送或接收数据。未来通信将使用这些例程处理,这意味着不再需要LLMs,从而实现了效率、多功能性和可移植性。
定制化大型语言模型的训练平台
Entry Point AI是一款训练大型语言模型的平台,可以快速高效地进行训练、管理和评估自定义模型,无需编写代码。它提供了跨平台的训练工具,可以比较模型性能、标注数据集、生成合成数据,并以速度和质量优于基于对话的模型。
FlagCX是一个跨芯片通信库。
FlagCX是由北京人工智能研究院(BAAI)支持开发的可扩展和自适应的跨芯片通信库。它是FlagAI-Open开源计划的一部分,旨在促进AI技术的开源生态系统。FlagCX利用原生集体通信库,全面支持不同平台上的单芯片通信。支持的通信后端包括NCCL、IXCCL和CNCL。
高效为大型语言模型提供服务
FP6-LLM是一种用于大型语言模型的全新支持方案,通过六位量化(FP6)有效地减小了模型大小,并在各种应用中始终保持模型质量。我们提出了TC-FPx,这是第一个完整的GPU内核设计方案,统一支持各种量化位宽的浮点权重。我们将TC-FPx内核集成到现有推理系统中,为量化的LLM推理提供了全新的端到端支持(称为FP6-LLM),实现了推理成本和模型质量之间更好的权衡。实验证明,FP6-LLM使得使用单个GPU进行LLaMA-70b推理成为可能,实现的规范化推理吞吐量比FP16基准高1.69倍至2.65倍。
集成长语言模型与Meshtastic通信网络的平台
radio-llm是一个平台,用于将长语言模型(LLMs)与Meshtastic网状通信网络集成。它允许网状网络上的用户与LLM进行交互,以获得简洁、自动化的响应。此外,该平台还允许用户通过LLM执行任务,如呼叫紧急服务、发送消息、检索传感器信息。产品背景信息显示,目前仅支持紧急服务的演示工具,未来将推出更多工具。
多模态语音大型语言模型
fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-8b是一个基于预训练的Llama3.1-8B-Instruct和whisper-large-v3-turbo的大型语言模型,能够处理语音和文本输入,生成文本输出。该模型通过特殊的<|audio|>伪标记将输入音频转换为嵌入,并生成输出文本。未来版本计划扩展标记词汇以支持生成语义和声学音频标记,进而可以用于声码器产生语音输出。该模型在翻译评估中表现出色,且没有偏好调整,适用于语音代理、语音到语音翻译、语音分析等场景。
两个会话型AI代理在确认彼此为AI后切换到声音级协议进行通信
GibberLink是一个基于ggwave数据传输协议的AI通信模型。它允许两个独立的AI代理在对话中识别彼此为AI后,从英语切换到声音级协议进行通信。这种技术展示了AI在识别和切换通信方式上的灵活性,具有重要的研究和应用价值。项目基于开源协议,适合开发者进行二次开发和集成。目前未明确提及价格,但其开源性质意味着开发者可以免费使用和扩展。
前沿的多模态大型语言模型
NVLM-D-72B是NVIDIA推出的一款多模态大型语言模型,专注于视觉-语言任务,并且通过多模态训练提升了文本性能。该模型在视觉-语言基准测试中取得了与业界领先模型相媲美的成绩。
多语言大型语言模型
Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型(LLMs),包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化,包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。
轻量级多语言跨平台集成开发环境
deepin-IDE是一款专为开发者设计的轻量级多语言跨平台集成开发环境,支持C/C++、JAVA、Python、JS等多种编程语言。它具备版本管理、智能编辑器、工具链管理等基础能力,并支持代码迁移、反向调试等特色功能。deepin-IDE还融入了AI智能编程技术,如代码生成、代码翻译和注释生成,大幅提升开发效率。此外,它支持国产硬件平台如龙芯、飞腾等,致力于构建操作系统新生态。
构建监督式大型语言模型的无代码平台
Supervised AI是一个无代码AI开发平台,利用OpenAI的GPT引擎,构建由您自己的数据支持的监督式大型语言模型。您可以使用我们的自定义模型和数据源,在高准确率和快速开发的环境下构建强大且可扩展的AI。同时,您还可以使用Supervised API将您的AI模型集成到任何地方。
双语开源数学推理大型语言模型。
InternLM-Math-Plus 是一个最新的双语(英文和中文)开源大型语言模型(LLM),专注于数学推理,具有解决、证明、验证和增强数学问题的能力。它在非正式数学推理(如思维链和代码解释)和正式数学推理(如LEAN 4翻译和证明)方面都有显著的性能提升。
WeLM Playground是一款开源的大型中文语言模型聊天工具
WeLM Playground是基于开源中文语言模型WeLM的在线聊天 Demo,用户可以通过网页与 AI 对话、获取写作帮助。它提供稳定流畅的语言生成,支持自由聊天、话题控制、长篇闲聊、文本续写等功能。作为 Anthropic 公司开源的大模型之一,WeLM Playground 完全免费,代码开源,用户无需注册即可使用。它旨在让普通用户也能安全便捷地体验 LLM 对话带来的便利。
医疗领域先进的大型语言模型
HuatuoGPT-o1-70B是由FreedomIntelligence开发的医疗领域大型语言模型(LLM),专为复杂的医疗推理设计。该模型在提供最终响应之前,会生成一个复杂的思考过程,反映并完善其推理。HuatuoGPT-o1-70B能够处理复杂的医疗问题,提供深思熟虑的答案,这对于提高医疗决策的质量和效率至关重要。该模型基于LLaMA-3.1-70B架构,支持英文,并且可以部署在多种工具上,如vllm或Sglang,或者直接进行推理。
开放的大型语言模型排行榜
Open LLM Leaderboard是一个由Hugging Face提供的空间,旨在展示和比较各种大型语言模型的性能。它为开发者、研究人员和企业提供了一个平台,可以查看不同模型在特定任务上的表现,从而帮助用户选择最适合自己需求的模型。
前沿级多模态大型语言模型
NVLM 1.0是NVIDIA ADLR推出的前沿级多模态大型语言模型系列,它在视觉-语言任务上达到了业界领先水平,与顶级专有模型和开放访问模型相媲美。该模型在多模态训练后,甚至在纯文本任务上的准确性上也有所提高。NVLM 1.0的开源模型权重和Megatron-Core训练代码为社区提供了宝贵的资源。
大型语言模型,支持多种参数规模
Meta Llama 3 是 Meta 推出的最新大型语言模型,旨在为个人、创作者、研究人员和各类企业解锁大型语言模型的能力。该模型包含从8B到70B参数的不同规模版本,支持预训练和指令调优。模型通过 GitHub 仓库提供,用户可以通过下载模型权重和分词器进行本地推理。Meta Llama 3 的发布标志着大型语言模型技术的进一步普及和应用,具有广泛的研究和商业潜力。
开源大型语言模型工具集合
Open Source LLM Tools是一个专注于收集和展示开源大型语言模型(LLM)工具的平台。它提供了一个更新频繁的资源库,帮助开发者和研究者发现和利用最新的开源AI工具。该平台的主要优点在于其高更新频率和对活跃开源AI开发者的聚焦,使得用户能够及时获取到行业的最新动态和技术进展。
视频和音频通信平台
Trivoh是一个基于人工智能驱动的视频和音频通信平台,通过自动化提升用户参与度,为您的团队提供全面的协作和通信解决方案,提高整体生产力和效率。Trivoh提供虚拟会议、聊天系统和易于插件等功能,支持多种使用场景。价格根据定制需求而定。
世界顶尖的开源大型语言模型
Reflection Llama-3.1 70B 是目前世界上顶尖的开源大型语言模型(LLM),采用名为 Reflection-Tuning 的新技术进行训练,使模型能够检测其推理中的错误并进行修正。该模型在合成数据上进行了训练,这些数据由 Glaive 生成。对于正在训练模型的用户来说,Glaive 是一个非常出色的工具。该模型使用标准的 Llama 3.1 聊天格式,通过特殊的标签来区分模型的内部思考和最终答案,从而提升用户体验。
高效开源的大型语言模型
OLMoE-1B-7B 是一个具有1亿活跃参数和7亿总参数的专家混合型大型语言模型(LLM),于2024年9月发布。该模型在成本相似的模型中表现卓越,与更大的模型如Llama2-13B竞争。OLMoE完全开源,支持多种功能,包括文本生成、模型训练和部署等。
先进的大型语言模型,用于编程
Code Llama 是一款先进的大型语言模型,可以通过文本提示生成代码。它是当前公开可用的语言模型中在编程任务上达到最佳性能的模型之一。Code Llama 可以帮助开发人员提高工作效率,降低编码门槛,并作为一个教育工具帮助编程学习者编写更健壮、更好文档化的软件。Code Llama 提供了多个版本,包括基础版、针对 Python 的专用版和针对自然语言指令的定制版。它支持多种流行的编程语言,如 Python、C++、Java 等。Code Llama 免费供研究和商业使用。
构建和训练大型语言模型的综合框架
DataComp-LM (DCLM) 是一个为构建和训练大型语言模型(LLMs)而设计的综合性框架,提供了标准化的语料库、基于open_lm框架的高效预训练配方,以及超过50种评估方法。DCLM 支持研究人员在不同的计算规模上实验不同的数据集构建策略,从411M到7B参数模型。DCLM 通过优化的数据集设计显著提高了模型性能,并且已经促成了多个高质量数据集的创建,这些数据集在不同规模上表现优异,超越了所有开放数据集。
先进的多模态大型语言模型
InternVL2_5-2B-MPO是一个多模态大型语言模型系列,展示了卓越的整体性能。该系列基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。它集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型,包括InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。该模型在多模态任务中表现出色,能够处理包括图像和文本在内的多种数据类型,适用于需要理解和生成多模态内容的场景。
定制化大型语言模型的专业微调工具
Expert Specialized Fine-Tuning (ESFT) 是一种针对具有专家混合(MoE)架构的大型语言模型(LLMs)的高效定制化微调方法。它通过仅调整与任务相关的部分来优化模型性能,提高效率,同时减少资源和存储的使用。
大型语言模型的详细列表和信息
Models Table 提供了一个包含300多个大型语言模型的列表,这些模型被所有主要的AI实验室使用,包括Amazon Olympus, OpenAI GPT-5, OpenAI GPT-6等。该列表展示了大型语言模型的发展趋势和多样性,对于AI研究者和开发者来说是一个宝贵的资源。
先进的大型语言模型,具备推理和编程能力。
Mistral-Large-Instruct-2407是一个拥有123B参数的先进大型语言模型(LLM),具备最新的推理、知识和编程能力。它支持多语言,包括中文、英语、法语等十种语言,并且在80多种编程语言上受过训练,如Python、Java等。此外,它还具备代理中心能力和先进的数学及推理能力。
先进的医疗领域大型语言模型
HuatuoGPT-o1-8B 是一个专为高级医疗推理设计的医疗领域大型语言模型(LLM)。它在提供最终响应之前会生成一个复杂的思考过程,反映并完善其推理过程。该模型基于LLaMA-3.1-8B构建,支持英文,并且采用'thinks-before-it-answers'的方法,输出格式包括推理过程和最终响应。此模型在医疗领域具有重要意义,因为它能够处理复杂的医疗问题并提供深思熟虑的答案,这对于提高医疗决策的质量和效率至关重要。
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