需求人群:
"EasyEdit 适用于需要对大型语言模型进行知识更新、修正或优化的研究者和开发者。无论是学术研究还是商业应用,它都能提供强大的支持,帮助用户提升模型性能,确保模型输出的准确性和可靠性。"
使用场景示例:
使用 EasyEdit 更新模型关于最新科技产品的知识。
通过 EasyEdit 修正模型在特定领域(如医疗、法律)中的偏见。
利用 EasyEdit 对模型进行个性化编辑,以适应不同用户群体的需求。
产品特色:
支持多种知识编辑技术,如FT、SERAC、IKE、MEND等
提供统一的编辑器、方法和评估框架,简化编辑流程
包含丰富的数据集,如KnowEdit、Wikirecent、ZsRE等,用于评估编辑效果
支持评估编辑的可靠性、泛化性、局部性和可移植性
提供详细的使用教程和示例,帮助用户快速上手
支持多GPU编辑,提高编辑效率
使用教程:
步骤一:安装 EasyEdit 及其依赖项。
步骤二:选择合适的知识编辑技术并加载配置文件。
步骤三:提供编辑描述符和编辑目标,设置预期的输出。
步骤四:结合编辑器、方法和评估框架,初始化编辑过程。
步骤五:提供用于评估的数据,包括局部性和可移植性测试数据。
步骤六:执行编辑操作,并获取编辑相关的指标和修改后的模型权重。
步骤七:如有必要,使用回滚功能撤销不满意的编辑。
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构建一个会讲故事的人工智能大型语言模型。
LLM101n是一个开源课程,旨在教授如何从头开始构建一个能讲故事的人工智能大型语言模型(LLM)。课程内容涵盖了从基础到高级的多个方面,包括语言模型、机器学习、深度学习框架等,适合希望深入理解AI和LLM的编程人员和研究人员。
提升市场搜索、推荐和原生广告的排名
Promoted是一个专注于市场搜索、推荐和原生广告排名的解决方案,通过先进的机器学习技术和大型语言模型搜索相关性AI技术,显著提升转化率和广告质量。它为市场平台提供了统一的搜索、推荐和广告服务,帮助企业实现更好的匹配和更高的收益。
个人AI合同谈判助手
SpeedLegal是一个利用机器学习技术(特别是深度学习、大型语言模型和通用AI)来突出合同中的条款和关键风险的技术初创公司。我们分析您的文档并发送给您一个简化的报告,以便您在签名前做出更明智的决策。
语义增强数据成就是AI定制解决方案
Semiring是一个端到端的平台,能够通过少量样本数据生成高质量合成数据集,从而使开发者可以轻松创建高性能的机器学习模型。它提供了完整的ML模型构建流程,包括数据合成、模型训练、评估和部署。关键功能及优势包括:基于先进自然语言模型的高效数据合成;支持自定义域特定数据;无缝自动标注;多样化的预训练模型库;自动模型调优;一体化的云端训练服务;简易的API集成和高速推理等。相比于直接提示大型语言模型和自建方案,Semiring以其卓越的速度、成本效益和质量优势脱颖而出。
RAG-based LLM agents的Elo排名工具
RAGElo是一个工具集,使用Elo评分系统帮助选择最佳的基于检索增强生成(RAG)的大型语言模型(LLM)代理。随着生成性LLM在生产中的原型设计和整合变得更加容易,评估仍然是解决方案中最具有挑战性的部分。RAGElo通过比较不同RAG管道和提示对多个问题的答案,计算不同设置的排名,提供了一个良好的概览,了解哪些设置有效,哪些无效。
利用知识图谱和文档网络增强语言模型性能
Knowledge Graph RAG 是一个开源的Python库,它通过创建知识图谱和文档网络来增强大型语言模型(LLM)的性能。这个库允许用户通过图谱结构来搜索和关联信息,从而为语言模型提供更丰富的上下文。它主要应用于自然语言处理领域,尤其是在文档检索和信息抽取任务中。
你的私人AI聊天工具,运行在浏览器中。
Chatty是一个利用WebGPU技术在浏览器中本地且私密地运行大型语言模型(LLMs)的私人AI聊天工具。它提供了丰富的浏览器内AI体验,包括本地数据处理、离线使用、聊天历史管理、支持开源模型、响应式设计、直观UI、Markdown和代码高亮显示、文件聊天、自定义内存支持、导出聊天记录、语音输入支持、重新生成响应以及明暗模式切换等功能。
免费开源的浏览器侧边栏插件,集成AI功能
BrainyAI是一个完全免费的Chrome浏览器扩展,用户只需登录一次即可使用各种AI网站。通过便捷的侧边栏,BrainyAI提供AI聊天聚合、AI搜索、AI阅读和增强的AI网页浏览等功能。支持多种大型语言模型,如Gpt3.5、Gpt4等,并且注重用户隐私,所有聊天历史、设置和登录数据都安全地存储在本地设备上。
使用大型语言模型编辑大型代码库的工具。
Moatless Tools 是一个业余项目,作者在这里尝试一些关于如何使用大型语言模型(LLMs)来编辑大型现有代码库的想法。项目认为,构建好工具以插入正确的上下文到提示中并处理响应,比依赖代理推理解决方案更为关键。
52B参数的开源多语言大型语言模型
Tele-FLM(亦称FLM-2)是一个52亿参数的开源多语言大型语言模型,具有稳定高效的预训练范式和增强的事实判断能力。基于解码器仅变换器架构,已在大约2T的token上进行训练。Tele-FLM在同等规模上展现出优越的性能,有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外,我们还提供了核心设计、工程实践和训练细节,期待它们对学术界和工业界社区都有所裨益。
探索大型语言模型的偏好和价值观对齐。
prism-alignment 是一个由 HannahRoseKirk 创建的数据集,专注于研究大型语言模型(LLMs)的偏好和价值观对齐问题。数据集通过调查问卷和与语言模型的多轮对话,收集了来自不同国家和文化背景的参与者对模型回答的评分和反馈。这些数据对于理解和改进人工智能的价值观对齐至关重要。
无代码LLM平台,用于结构化非结构化文档。
Unstract是一个无代码的LLM(大型语言模型)平台,它允许用户通过简单的无代码方法启动APIs和ETL管道来处理非结构化文档。它支持从多种云文件/对象存储系统中读取复杂文档,并将结构化数据写入流行的数据仓库和数据库。Unstract利用大型语言模型的能力,超越了传统的RPA(机器人流程自动化),实现了机器到机器的自动化。
19亿参数规模的角色扮演模型,支持few shots角色定制。
Index-1.9B-Character是由Index团队自主研发的大型语言模型,专注于角色扮演领域,拥有19亿参数规模。该模型支持用户通过上传角色对话语料实现快速的角色定制,具备较高的角色一致性、对话能力和角色扮演吸引力。在CharacterEval权威benchmark评估中,整体均分排名第九,表现优于同量级模型。
多令牌预测模型,提升语言模型的效率与性能
multi-token prediction模型是Facebook基于大型语言模型研究开发的技术,旨在通过预测多个未来令牌来提高模型的效率和性能。该技术允许模型在单次前向传播中生成多个令牌,从而加快生成速度并可能提高模型的准确性。该模型在非商业研究用途下免费提供,但使用时需遵守Meta的隐私政策和相关法律法规。
大型视频-语言模型,提供视觉问答和视频字幕生成。
VideoLLaMA2-7B是由DAMO-NLP-SG团队开发的多模态大型语言模型,专注于视频内容的理解和生成。该模型在视觉问答和视频字幕生成方面具有显著的性能,能够处理复杂的视频内容,并生成准确、自然的语言描述。它在空间-时间建模和音频理解方面进行了优化,为视频内容的智能分析和处理提供了强大的支持。
大型语言模型,支持多语言和编程语言文本生成。
Nemotron-4-340B-Base是由NVIDIA开发的大型语言模型,拥有3400亿参数,支持4096个token的上下文长度,适用于生成合成数据,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型。模型经过9万亿token的预训练,涵盖50多种自然语言和40多种编程语言。NVIDIA开放模型许可允许商业使用和派生模型的创建与分发,不声明对使用模型或派生模型生成的任何输出拥有所有权。
提升大型语言模型性能的混合代理技术
MoA(Mixture of Agents)是一种新颖的方法,它利用多个大型语言模型(LLMs)的集体优势来提升性能,实现了最先进的结果。MoA采用分层架构,每层包含多个LLM代理,显著超越了GPT-4 Omni在AlpacaEval 2.0上的57.5%得分,达到了65.1%的得分,使用的是仅开源模型。
多维奖励模型,助力构建自定义大型语言模型。
Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型,用于合成数据生成管道,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型(LLMs)。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成,能够将响应末尾的标记转换为五个标量值,对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度,并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。
NVIDIA的高级语言模型,优化于英文对话场景。
Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM),专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度,经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上,通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好,并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。
基于大型语言模型的多智能体应用开发框架
agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架,提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂,允许开发者构建和自定义多智能体协作模式,轻松构建多智能体应用,并分享不同技术与业务领域的模式实践。
轻量级文本分类工具,使用大型语言模型嵌入。
fastc是一个基于大型语言模型嵌入的简单且轻量级的文本分类工具。它专注于CPU执行,使用高效的模型如deepset/tinyroberta-6l-768d生成嵌入。通过余弦相似度分类代替微调,实现文本分类。它还可以在不增加额外开销的情况下,使用相同的模型运行多个分类器。
长视频理解基准测试
LVBench是一个专门设计用于长视频理解的基准测试,旨在推动多模态大型语言模型在理解数小时长视频方面的能力,这对于长期决策制定、深入电影评论和讨论、现场体育解说等实际应用至关重要。
一个交互式绘图应用,用于数学方程的绘制和计算。
AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序,允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型(LLM)计算并显示结果。该应用程序使用Python开发,利用Tkinter库创建图形用户界面,使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会(WWDC)上展示的'Math Notes'。
多模态语言模型的视觉推理工具
Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型(LLMs)提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时,根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同,Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图,从而更好地促进推理。此外,它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型,例如使用目标检测模型绘制边界框,或使用分割模型绘制掩码,以进一步提高视觉感知和推理能力。
多轮交互式图像生成技术
AutoStudio是一个基于大型语言模型的多轮交互式图像生成框架,它通过三个代理与一个基于稳定扩散的代理来生成高质量图像。该技术在多主题一致性方面取得了显著进步,通过并行UNet结构和主题初始化生成方法,提高了图像生成的质量和一致性。
用于训练大型语言模型的开源合成数据生成管道。
Nemotron-4 340B是NVIDIA发布的一系列开放模型,专为生成合成数据以训练大型语言模型(LLMs)而设计。这些模型经过优化,可以与NVIDIA NeMo和NVIDIA TensorRT-LLM配合使用,以提高训练和推理的效率。Nemotron-4 340B包括基础、指令和奖励模型,形成一个生成合成数据的管道,用于训练和完善LLMs。这些模型在Hugging Face上提供下载,并很快将在ai.nvidia.com上提供,作为NVIDIA NIM微服务的一部分。
实时表情生成人类模型
PROTEUS是Apparate Labs推出的一款下一代基础模型,用于实时表情生成人类。它采用先进的transformer架构的潜在扩散模型,创新的潜在空间设计实现了实时效率,并能通过进一步的架构和算法改进,达到每秒100帧以上视频流。PROTEUS旨在提供一种通过语音控制的视觉体现,为人工对话实体提供直观的接口,并且与多种大型语言模型兼容,可定制用于多种不同应用。
使用反思工作流的代理翻译模型
Translation Agent 是一个使用反思工作流的机器翻译演示项目。它由 Andrew Ng 以及合作者开发,主要利用大型语言模型(LLM)进行文本翻译,并反思翻译结果以提出改进建议。该模型的可定制性高,可以调整翻译风格、处理习语和专有名词,以及针对特定地区或方言进行优化。尽管目前该软件还不够成熟,但已经显示出与传统机器翻译系统相比有时更具竞争力的潜力。
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