需求人群:
"该产品适合从事自然语言处理、大语言模型研究的学者、开发者以及对提升模型推理性能有需求的研究团队。它为用户提供了一种高效、灵活的推理框架,能够帮助他们在推理任务中实现更好的性能和资源利用。"
使用场景示例:
使用 AoT 框架对数学问题进行推理,显著提高模型解题准确率。
将 AoT 作为插件集成到现有推理框架中,提升整体性能。
通过收缩数据集,减少模型推理时的计算开销,提高效率。
产品特色:
支持多种推理场景,包括数学、多选题和多跳问答
可作为插件与现有测试时扩展方法结合,提升性能
通过原子状态表示,提高计算资源利用效率
支持多种数据集和模型,如 gpt-4o-mini
提供快速启动脚本,方便用户进行实验和测试
支持生成收缩后的数据集,用于与其他框架结合
开源代码,便于研究人员和开发者进行二次开发
使用教程:
1. 克隆项目到本地:`git clone https://github.com/qixucen/atom`
2. 创建 `apikey.py` 文件,配置 API 密钥和 URL
3. 安装依赖:`pip install -r requirements.txt`
4. 使用命令行运行推理脚本,例如:`python main.py --dataset math --start 0 --end 10 --model gpt-4o-mini`
5. 在插件模式下生成收缩数据集:`python main.py --dataset math --mode plugin --start 0 --end 10 --model gpt-4o-mini`
6. 查看 README.md 文件了解更多功能和参数配置
7. 根据需要调整代码或扩展功能
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Atom of Thoughts (AoT) 是一种用于提升大语言模型推理性能的框架。
Atom of Thoughts (AoT) 是一种新型推理框架,通过将解决方案表示为原子问题的组合,将推理过程转化为马尔可夫过程。该框架通过分解和收缩机制,显著提升了大语言模型在推理任务上的性能,同时减少了计算资源的浪费。AoT 不仅可以作为独立的推理方法,还可以作为现有测试时扩展方法的插件,灵活结合不同方法的优势。该框架开源且基于 Python 实现,适合研究人员和开发者在自然语言处理和大语言模型领域进行实验和应用。
易用、灵活、高效的开源大模型应用开发框架。
Agently是一个开源的大模型应用开发框架,旨在帮助开发者快速构建基于大语言模型的AI agent原生应用。它通过提供一系列工具和接口,简化了与大型语言模型的交互过程,使得开发者可以更专注于业务逻辑的实现。Agently框架支持多种模型,易于安装和配置,具有高度的灵活性和扩展性。
1位大型语言模型推理框架
BitNet是由微软开发的官方推理框架,专为1位大型语言模型(LLMs)设计。它提供了一套优化的核心,支持在CPU上进行快速且无损的1.58位模型推理(NPU和GPU支持即将推出)。BitNet在ARM CPU上实现了1.37倍到5.07倍的速度提升,能效比提高了55.4%到70.0%。在x86 CPU上,速度提升范围从2.37倍到6.17倍,能效比提高了71.9%到82.2%。此外,BitNet能够在单个CPU上运行100B参数的BitNet b1.58模型,实现接近人类阅读速度的推理速度,拓宽了在本地设备上运行大型语言模型的可能性。
一款支持多模态功能的全功能大语言模型安卓应用。
MNN 大模型 Android App 是阿里巴巴开发的一款基于大语言模型(LLM)的安卓应用。它支持多种模态输入和输出,包括文本生成、图像识别、音频转录等。该应用通过优化推理性能,确保在移动设备上高效运行,同时保护用户数据隐私,所有处理均在本地完成。它支持多种领先的模型提供商,如 Qwen、Gemma、Llama 等,适用于多种场景。
面向生成场景的可控大语言模型
孟子生成式大模型(孟子 GPT)是一个面向生成场景的可控大语言模型,能够通过多轮的方式帮助用户完成特定场景中的多种工作任务。它支持知识问答、多语言翻译、通用写作和金融场景任务等功能,具有更可控、更灵活、更个性、更专业的优势。具体定价和使用方式请咨询官方网站。
腾讯混元大模型,中文创作能力
腾讯混元大模型是由腾讯研发的大语言模型,具备强大的中文创作能力,复杂语境下的逻辑推理能力,以及可靠的任务执行能力。该模型持续训练终身学习,覆盖五大核心优势能力,包括多轮对话、内容创作、逻辑推理、知识增强和多模态(敬请期待)。丰富的应用场景,提供多样化服务,包括文档场景、会议场景、广告场景和营销场景等。
字节跳动自研大模型,提供多模态能力
豆包大模型是字节跳动推出的自研大模型,通过内部50+业务场景实践验证,每日万亿级tokens大使用量持续打磨,提供多模态能力,以优质模型效果为企业打造丰富的业务体验。产品家族包括多种模型,如通用模型、视频生成、文生图、图生图、同声传译等,满足不同业务需求。
多功能智能大模型
讯飞星火认知大模型是科大讯飞推出的新一代认知智能大模型,拥有跨领域的知识和语言理解能力,能够基于自然对话方式理解与执行任务。它具有语言理解、知识问答、逻辑推理、数学题解答、代码理解与编写等多种能力。该产品定位于为用户提供全面的语言理解与执行任务的解决方案。
多模态大语言模型,提升多模态推理能力
InternVL2-8B-MPO是一个多模态大语言模型(MLLM),通过引入混合偏好优化(MPO)过程,增强了模型的多模态推理能力。该模型在数据方面设计了自动化的偏好数据构建管线,并构建了MMPR这一大规模多模态推理偏好数据集。在模型方面,InternVL2-8B-MPO基于InternVL2-8B初始化,并使用MMPR数据集进行微调,展现出更强的多模态推理能力,且幻觉现象更少。该模型在MathVista上取得了67.0%的准确率,超越InternVL2-8B 8.7个点,且表现接近于大10倍的InternVL2-76B。
汇总和比较全球主要AI模型提供商的价格信息
AIGCRank大语言模型API价格对比是一个专门汇总和比较全球主要AI模型提供商的价格信息的工具。它为用户提供最新的大语言模型(LLM)的价格数据,包括一些免费的AI大模型API。通过这个平台,用户可以轻松查找和比较OpenAI、Claude、Mixtral、Kimi、星火大模型、通义千问、文心一语、Llama 3、GPT-4、AWS和Google等国内外主要API提供商的最新价格,确保找到最适合自己项目的模型定价。
可灵大模型是由快手大模型团队自研打造的视频生成大模型,让用户可以轻松高效地完成艺术视频创作。
可灵大模型是一款具备强大视频生成能力的自研大模型,采用先进的技术实现长达 2 分钟视频生成、模拟物理世界特性、概念组合能力等,可生成电影级画面。
澜舟科技研发的孟子3-13B大模型,支持免费商用
澜舟科技研发的孟子3-13B大模型基于Llama架构,经过3T Tokens的数据集训练,具备强大的多语言处理和交互推理能力。支持免费商用,为ToB场景打造优质大模型。
大模型重塑千行百业
盘古大模型是华为云推出的人工智能解决方案,通过 NLP 大模型、CV 大模型、多模态大模型、预测大模型和科学计算大模型等多个模型,实现对话问答、图像识别、多模态处理、预测分析和科学计算等多种功能。盘古大模型具有高效适配、高效标注和准确可控的特点,可广泛应用于各行各业。详情请访问官方网址。
基于Linux环境快速部署开源大模型的教程
该项目是一个围绕开源大模型的全流程指导教程,包括环境配置、模型部署、高效微调等,简化开源大模型的使用和应用,让更多普通学习者能够使用开源大模型。项目面向对开源大模型感兴趣且想自主上手的学习者,提供详细的环境配置、模型部署和微调方法。
开源大语言模型,匹配专有强大能力。
Open O1是一个开源项目,旨在通过开源创新,匹配专有的强大O1模型能力。该项目通过策划一组O1风格的思考数据,用于训练LLaMA和Qwen模型,赋予了这些较小模型更强大的长期推理和解决问题的能力。随着Open O1项目的推进,我们将继续推动大型语言模型的可能性,我们的愿景是创建一个不仅能够实现类似O1的性能,而且在测试时扩展性方面也处于领先地位的模型,使高级AI能力为所有人所用。通过社区驱动的开发和对道德实践的承诺,Open O1将成为AI进步的基石,确保技术的未来发展是开放的,并对所有人有益。
由中国电信推出的千亿参数大模型
星辰语义大模型是中国电信推出的千亿参数大模型,具备强大的生成和理解能力。通过缓解多轮幻觉、增强关键信息注意力、强化知识图谱和知识溯源能力,提升模型在推理和回答准确性方面的表现。支持长文本生成和理解、知识问答、逻辑推理、数学能力和代码能力等多项功能,适用于办公、生产协同、客服等场景。
通过API获取高品质Yi系列大模型的开放平台
零一万物大模型开放平台是一个通过API调用获取高品质Yi系列大模型的平台。Yi系列模型基于零一万物的前沿科研成果和高品质数据训练而成,曾在多个权威榜单中获得SOTA表现。主要产品包括yi-34b-chat-0205、yi-34b-chat-200k和yi-vl-plus三种模型。yi-34b-chat-0205是一款优化版聊天模型,指令遵循能力提升近30%,回复延迟大幅降低,适用于聊天、问答、对话等场景。yi-34b-chat-200k支持200K超长上下文,可处理约20万到30万汉字内容,适用于文档理解、数据分析和跨领域知识应用。yi-vl-plus支持高分辨率图片输入,具备图像问答、图表理解、OCR等能力,适用于对复杂图像内容进行分析、识别和理解。该平台的API优势包括推理速度快、与OpenAI API完全兼容。定价方面,新注册用户可获赠60元试用额度,yi-34b-chat-0205单价为2.5元/百万token,yi-34b-chat-200k单价为12元/次,yi-vl-plus单价为6元/百万token。
通过生成推理扩大过程奖励模型的测试时间计算。
GenPRM 是一种新兴的过程奖励模型(PRM),通过生成推理来提高在测试时的计算效率。这项技术能够在处理复杂任务时提供更准确的奖励评估,适用于多种机器学习和人工智能领域的应用。其主要优点是能够在资源有限的情况下优化模型性能,并在实际应用中降低计算成本。
国内领先的通用大模型
元象大模型 XChat 是一款国内领先的通用大模型产品。它自研高性能,从零训练,可以大幅降低开发门槛与推理成本,满足不同复杂度的多任务需求。该产品融合了意图理解、信息检索以及强化学习技术,结合有监督微调与人类意图对齐,在知识问答、文本创作领域表现突出。欲了解更多详情,请访问官网:[元象大模型 XChat](https://www.xverse.ai/)
几行代码接入大模型
智谱AI大模型开放平台是一个提供多种AI模型服务的平台,支持开发者和企业快速接入大模型API,构建变革性AI体验。平台提供GLM-4系列大模型,包括免费模型GLM-4-Flash、全自研最新版本GLM-4-Plus、支持200万上下文的GLM-4-Long等。此外,还提供多模态大模型,如视觉能力GLM-4V-Plus、文生图CogView-3-Plus、文生视频CogVideoX。平台面向开发者提供模型API、Alltools API、批处理API等服务,面向企业服务提供医疗健康、汽车、游戏娱乐、文旅、智能终端、智能制造、消费等行业解决方案。
提供全面的人工智能大模型产业信息和创新价值研究。
大模型之家是一个专注于人工智能大模型产业的平台,提供行业报告、技术创新动态、专家评测和奖项荣誉等信息。它通过整合行业资源,推动人工智能技术的创新和应用,帮助企业和个人更好地理解和利用大模型技术。
加速长上下文大型语言模型的推理过程
MInference是一个针对长上下文大型语言模型(LLMs)的推理加速框架。它利用了LLMs注意力机制中的动态稀疏特性,通过静态模式识别和在线稀疏索引近似计算,显著提升了预填充(pre-filling)的速度,实现了在单个A100 GPU上处理1M上下文的10倍加速,同时保持了推理的准确性。
专为智能手机设计的高效大型语言模型推理框架
PowerInfer-2是一个为智能手机特别优化的推理框架,支持高达47B参数的MoE模型,实现了每秒11.68个token的推理速度,比其他框架快22倍。它通过异构计算和I/O-Compute流水线技术,显著减少了内存使用,并提高了推理速度。该框架适用于需要在移动设备上部署大型模型的场景,以增强数据隐私和性能。
专注长文本、多语言、垂直化
达观 “曹植” 大模型是专注于长文本、多语言、垂直化发展的国产大语言模型。具有自动化写作、翻译、专业性报告写作能力,支持多语言应用和垂直行业定制。可提供高质量文案撰写服务,广泛适用于各行业,是解决企业实际问题的智能工具。
基于大语言模型的问答系统,可回答各种问题
Search4All是一个基于大语言模型的问答系统。它可以回答各种问题,包括事实性问题、解释性问题、分析问题等。该系统使用先进的自然语言处理技术,能够深入理解问题的含义并给出准确的答复。它具有广泛的知识储备,涵盖了历史、地理、科学、艺术、体育等多个领域。同时,它还具备一定的推理和分析能力,可以对复杂问题进行逻辑分析和建议性回答。使用Search4All可以帮助用户快速获取所需信息,提高工作效率。
大语言模型的提示工程指南
提示工程指南是一份全面介绍提示工程的指南,包括基本概念、设计提示的通用技巧、提示技术、提示应用等内容。它帮助用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性,并掌握与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。
高效极限扩展大语言模型
E^2-LLM是一种高效极限扩展的大语言模型方法,通过仅需一次训练过程和大幅降低的计算成本,实现了对长上下文任务的有效支持。该方法采用了RoPE位置嵌入,并引入了两种不同的增强方法,旨在使模型在推理时更具鲁棒性。在多个基准数据集上的综合实验结果证明了E^2-LLM在挑战性长上下文任务上的有效性。
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