需求人群:
"该产品适合对人工智能、深度学习和大型语言模型感兴趣的编程人员、研究人员和学生。它提供了一个实践平台,让学习者能够通过构建自己的Storyteller AI来深入理解这些技术。"
使用场景示例:
学生通过LLM101n课程学习并构建自己的Storyteller AI模型。
研究人员使用课程中的技术和方法来改进他们的AI研究项目。
编程人员利用LLM101n的知识和代码示例来开发新的AI应用。
产品特色:
构建端到端的Storyteller AI Large Language Model。
从基础到高级,逐步深入理解AI、LLM和深度学习。
使用Python、C和CUDA等编程语言进行开发。
涵盖机器学习、优化算法、注意力机制、Transformer模型等多个深度学习主题。
提供代码示例和实践项目,帮助学习者将理论知识应用于实践。
课程内容适合具有最小计算机科学背景的学习者。
使用教程:
访问LLM101n的GitHub页面,了解课程概览和结构。
阅读课程的Syllabus,了解将要学习的主题和章节。
按照课程的指导,逐步学习并实践构建Storyteller AI的各个环节。
参与课程讨论,与其他学习者交流心得和问题。
完成课程后,尝试将所学知识应用到自己的项目中。
在GitHub上为LLM101n贡献代码或改进,参与到开源社区中。
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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。
AI模型选择助手
Lumigator 是 Mozilla.ai 开发的一款产品,旨在帮助开发者从众多大型语言模型(LLM)中选择最适合其特定项目的模型。它通过提供任务特定的指标框架来评估模型,确保所选模型能够满足项目需求。Lumigator 的愿景是成为一个开源平台,促进道德和透明的AI开发,并填补行业工具链中的空白。
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。
AI与产品管理领域的知识社区
觅识AI社区是一个专注于人工智能与产品管理领域的知识社区,提供AI产品管理的相关知识体系和研发产品用例。社区成员有机会成为'超级个体和一人公司'。可通过邮件或社交媒体与主理人联系,加入AI PM社区。
AI领域的专业课程和资源平台
DeepLearning.AI 是由著名人工智能专家Andrew Ng创立的在线教育平台,专注于提供机器学习和深度学习领域的高质量课程和专业证书。该平台为初学者和专业人士提供了一个学习AI技能和应用它们的实践机会。通过与行业领导者的合作,DeepLearning.AI 确保了课程内容的前沿性和实用性,帮助学习者在AI领域建立坚实的基础,并推动他们的职业发展。
多语言对话生成模型
Meta Llama 3.1系列模型是一套预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),包含8B、70B和405B三种规模的模型,专为多语言对话使用案例优化,性能优于许多开源和闭源聊天模型。
NVIDIA AI Foundry 提供定制化的 AI 模型和解决方案。
NVIDIA AI Foundry 是一个平台,旨在帮助企业构建、优化和部署 AI 模型。它提供了一个集成的环境,使企业能够利用 NVIDIA 的先进技术来加速 AI 创新。NVIDIA AI Foundry 的主要优点包括其强大的计算能力、广泛的 AI 模型库以及对企业级应用的支持。通过这个平台,企业可以更快速地开发出适应其特定需求的 AI 解决方案,从而提高效率和竞争力。
最前沿的开源AI模型,支持多语言和高级功能。
Llama 3.1是Meta AI推出的最新一代大型语言模型,具有128K的上下文长度扩展、支持八种语言,并首次开源了405B参数级别的前沿AI模型。该模型在通用知识、可控性、数学、工具使用和多语言翻译方面具有最先进的能力,能够与最好的闭源模型相媲美。Llama 3.1的发布,将为开发者提供解锁新工作流程的工具,例如合成数据生成和模型蒸馏。
开源实现分布式低通信AI模型训练
OpenDiLoCo是一个开源框架,用于实现和扩展DeepMind的分布式低通信(DiLoCo)方法,支持全球分布式AI模型训练。它通过提供可扩展的、去中心化的框架,使得在资源分散的地区也能高效地进行AI模型的训练,这对于推动AI技术的普及和创新具有重要意义。
AI加速器,推动人工智能的突破
Graphcore是一家专注于人工智能硬件加速器的公司,其产品主要面向需要高性能计算的人工智能领域。Graphcore的IPU(智能处理单元)技术为机器学习、深度学习等AI应用提供了强大的计算支持。公司的产品包括云端IPU、数据中心IPU以及Bow IPU处理器等,这些产品通过Poplar® Software进行优化,能够显著提升AI模型的训练和推理速度。Graphcore的产品和技术在金融、生物技术、科研等多个行业都有应用,帮助企业和研究机构加速AI项目的实验过程,提高效率。
先进的代码优化和编译器推理的大型语言模型。
LLM Compiler-7b是Meta开发的一款专注于代码优化和编译器推理的大型语言模型。它基于Code Llama模型,通过深度学习优化代码,支持编译器中间表示、汇编语言和优化的理解。此模型在减少代码大小和从汇编到编译器中间表示的反编译方面展现出卓越的性能,是编译器研究人员和工程师的有力工具。
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。
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。
好用的GitHub Copilot 的平替
Supermaven 是一个 AI 代码补全工具,利用 300,000 标记的上下文窗口,为开发者提供高质量的代码自动补全。它的主要优点在于速度快、准确度高、上下文理解能力强。Supermaven 的背景信息是基于深度学习模型,旨在提高编程效率。
将大型语言模型的编码能力转换为图像生成能力。
Omost是一个旨在将大型语言模型(LLM)的编码能力转化为图像生成(更准确地说是图像组合)能力的项目。它提供了基于Llama3和Phi3变体的预训练LLM模型,这些模型能够编写代码以使用Omost的虚拟Canvas代理来组合图像视觉内容。Canvas可以由特定的图像生成器实现来实际生成图像。Omost项目背后的技术包括Direct Preference Optimization (DPO)和OpenAI GPT4o的多模态能力。
由Novita AI提供的非官方Animate Anyone实现
AnimateAnyone是一个基于深度学习的视频生成模型,它能够将静态图片或视频转换为动画。该模型由Novita AI非官方实现,灵感来源于MooreThreads/Moore-AnimateAnyone的实现,并在训练过程和数据集上进行了调整。
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。
探索不同AI系统学习到的表示是否趋于一致。
Platonic Representation Hypothesis(柏拉图表示假设)是一个关于不同AI系统如何学习和表示现实世界的理论。该理论认为,尽管不同AI系统可能以不同的方式学习(例如图像、文本等),但它们的内部表示最终会趋于一致。这种观点基于所有数据(图像、文本、声音等)都是某种底层现实的投影这一直觉。该理论还探讨了如何衡量表示的一致性,以及导致一致性的因素,如任务和数据压力,以及模型容量的增加。此外,还讨论了这种一致性可能带来的意义和限制。
谷歌下一代Gemma模型,提供突破性的性能和效率。
Gemma 2是下一代谷歌Gemma模型,拥有27亿参数,提供与Llama 3 70B相当的性能,但模型大小仅为其一半。它在NVIDIA的GPU上运行优化,或在Vertex AI上的单个TPU主机上高效运行,降低了部署成本,使更广泛的用户能够访问和使用。Gemma 2还提供了强大的调优工具链,支持云解决方案和社区工具,如Google Cloud和Axolotl,以及与Hugging Face和NVIDIA TensorRT-LLM的无缝合作伙伴集成。
一种用于扩展多模态大型语言模型(LLMs)的先进架构。
CuMo是一种多模态大型语言模型(LLMs)的扩展架构,它通过在视觉编码器和MLP连接器中融入稀疏的Top-K门控专家混合(MoE)块,提高了模型的可扩展性,同时在推理时几乎不增加激活参数。CuMo在预训练MLP块后,初始化MoE块中的每个专家,并在视觉指令调整阶段使用辅助损失以确保专家的均衡负载。CuMo在各种VQA和视觉指令遵循基准测试中超越了其他同类模型,且完全基于开源数据集进行训练。
深度学习算法与大模型面试指南,持续更新的面试题目集合。
DeepLearing-Interview-Awesome-2024 是一个开源的面试题目集合项目,专注于深度学习算法和大模型领域的面试准备。该项目由社区成员共同维护,旨在提供最新的面试题目和答案解析,帮助求职者和研究人员深入理解深度学习领域的前沿技术和应用。它包含了丰富的面试题目,覆盖了大语言模型、视觉模型、通用问题等多个方面,是准备深度学习相关职位的宝贵资源。
AI图像生成器
Stable Diffusion 是一个深度学习模型,可以从文本描述生成图像。它提供高质量的图像生成,可以根据简单的文本输入创建逼真的图像。它具有快速生成的优势,可以通过修复和扩展图像的大小来添加或替换图像的部分。Stable Diffusion XL是该模型的最新版本,使用更大的UNet骨干网络生成更高质量的图像。您可以免费在Stable Diffusion在线使用这个AI图像生成器。
使用AI生成高质量的视频内容
stable video diffusion是一个基于AI的视频生成平台。用户可以通过文本或图像,将概念转化为引人入胜的视频。平台采用了最先进的深度学习技术,可以高质量生成各类视频内容,包括商业宣传视频、教学视频、演示视频等。优势是生成速度快,质量高,使用简单方便。定价采用创建视频数量的订阅模式。定位面向需要频繁生成高质量视频的企业客户。
AI模型开发与部署
Visnet是一个全面的、无头的、多兼容的神经网络接口框架,主要用于自然语言处理和深度视觉系统。它具有模块化的前端、无服务器架构和多兼容性,并提供了REST API和Websocket接口。它包含了多个核心AI模型,如翻译、车牌识别和人脸特征匹配等。Visnet可广泛应用于监控、无人机检测、图像和视频分析等领域。
AI实时对话,超低延迟
WhisperFusion是一款基于WhisperLive和WhisperSpeech功能的产品,通过在实时语音转文字流程中集成Mistral大型语言模型(LLM)来实现与AI的无缝对话。Whisper和LLM均经过TensorRT引擎优化,以最大程度提升性能和实时处理能力。WhisperSpeech则使用torch.compile来优化。产品定位于提供超低延迟的AI实时对话体验。
AI法律人,模拟神经元网络对话
法唠AI,也称为法律人工智能,是一种结合了人工智能和法律领域的技术。它利用大语言模型预训练的机器人对法律知识和案例进行深度学习和分析,以提供法律咨询、法律文书撰写、法律案例研究等服务。法唠A|的出现,对律师行业的专业提供方式及案例判例研究方面产生了深远的影响,它能够提供更快速、准确、全面的法服务,同时也为法律行业带来了新的机遇和挑战。
一个AI深度学习平台,提供丰富的模型和工具,打造AI创新社区
Neuralhub是一个让深度学习更简单的平台,它为AI爱好者、研究人员和工程师提供实验和创新的环境。我们的目标不仅仅是提供工具,我们还在建立一个社区,一个可以分享和协作的地方。我们致力于通过汇集所有工具、研究和模型到一个协作空间,简化当今的深度学习,使AI研究、学习和开发更容易获取。
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