需求人群:
"目标受众是需要处理多样化任务的开发者和研究人员,他们可以利用该框架提高模型的适应性和效率,适用于需要实时任务处理和优化模型性能的场景。"
使用场景示例:
自然语言处理任务中的文本分类和情感分析。
多语言翻译任务,根据不同语言对模型进行实时调整。
智能客服系统中根据不同客户问题调整回答策略。
产品特色:
实时任务适应:能够快速识别并适应未见任务。
两步推理机制:先识别任务属性,再动态混合专家向量。
强化学习训练:使用强化学习优化任务特定的专家向量。
开源框架:在GitHub上开源,方便开发者使用和贡献。
多任务处理:适用于多种不同的任务和应用场景。
高效计算:相比传统方法,计算更加高效,节省资源。
使用教程:
1. 克隆仓库:git clone https://github.com/SakanaAI/self-adaptive-llms 并进入目录。
2. 安装依赖库:创建conda环境并安装requirements.txt中列出的库。
3. 安装任务评估器:进入evaluation/fishfarm目录并执行pip install -e .。
4. 训练模型:运行scripts/train_task_expert.sh脚本进行模型训练。
5. 评估模型:根据需要选择prompt-based或few-shots评估方式,运行相应的脚本。
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一个实时适应未见任务的自适应大型语言模型框架。
SakanaAI/self-adaptive-llms是一个名为Transformer²的自适应框架,旨在解决传统微调方法计算密集且处理多样化任务能力静态的挑战。该框架能够在推理过程中通过两步机制实时调整大型语言模型(LLMs)以适应未见任务:首先,调度系统识别任务属性;然后,使用强化学习训练的任务特定'专家'向量被动态混合,以获得针对输入提示的目标行为。主要优点包括实时任务适应性、计算效率和灵活性。该项目由SakanaAI团队开发,目前在GitHub上开源,拥有195颗星和12次分叉。
芯片设计领域自适应大型语言模型
ChipNeMo 是英伟达发布的一个探索将大型语言模型(LLMs)应用于工业芯片设计的项目。与直接使用现成的商业或开源 LLMs 不同,我们采用了定制的分词器、领域自适应的持续预训练、带有领域特定指令的监督微调(SFT)以及领域适应的检索模型等领域自适应技术。
长视频语言理解的时空自适应压缩模型
LongVU是一种创新的长视频语言理解模型,通过时空自适应压缩机制减少视频标记的数量,同时保留长视频中的视觉细节。这一技术的重要性在于它能够处理大量视频帧,且在有限的上下文长度内仅损失少量视觉信息,显著提升了长视频内容理解和分析的能力。LongVU在多种视频理解基准测试中均超越了现有方法,尤其是在理解长达一小时的视频任务上。此外,LongVU还能够有效地扩展到更小的模型尺寸,同时保持最先进的视频理解性能。
自适应扩散模型,生成多语言字体效果
FontStudio是一个创新的字体效果生成模型,它利用自适应扩散技术,能够在不规则的字体形状画布上生成连贯一致的视觉内容。这项技术突破了传统矩形画布的限制,为多语言字体设计提供了新的解决方案。FontStudio系统在用户偏好研究中显示出明显的优势,甚至在与Adobe Firefly等顶尖商业产品比较时,也获得了78%的美学胜出率。
你的自适应 AI 聊天机器人
Luna AI 是一款自适应多人聊天机器人,具有智能对话和语言理解能力。它可以用于客服、娱乐、教育等场景。Luna AI 支持多种语言和语言风格,为用户提供全面且个性化的聊天体验。无论是在网站、小程序还是插件中使用,Luna AI 都能帮助用户更好地与他人进行交流。
文本到图像生成的自适应工作流
ComfyGen 是一个专注于文本到图像生成的自适应工作流系统,它通过学习用户提示来自动化并定制有效的工作流。这项技术的出现,标志着从使用单一模型到结合多个专业组件的复杂工作流的转变,旨在提高图像生成的质量。ComfyGen 背后的主要优点是能够根据用户的文本提示自动调整工作流,以生成更高质量的图像,这对于需要生成特定风格或主题图像的用户来说非常重要。
开源框架,支持数据驱动的自适应语言代理。
aiwaves-cn/agents 是一个开源框架,专注于数据驱动的自适应语言代理。它提供了一种系统化框架,通过符号学习训练语言代理,灵感来源于用于训练神经网络的连接主义学习过程。该框架实现了反向传播和基于梯度的权重更新,使用基于语言的损失、梯度和权重,支持多代理系统的优化。
团队自适应训练和个人辅导
Endurance是一款为企业和团队提供自适应训练和个人辅导的产品。通过结构化的训练计划、学习资源、恢复追踪、团队训练和赛事目标等功能,帮助员工提高生产力、增强协作能力、降低健康开支、营造有吸引力的工作环境,实现更快乐和更健康的员工。可用于iPhone、Apple Watch等设备,支持个人和团队使用。
基于大型语言模型的智能代理研究
xLAM是一个由Salesforce AI Research团队开发的基于大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的智能代理研究项目。它通过聚合来自不同环境的智能代理轨迹,标准化并统一这些轨迹到一致的格式,以创建一个优化的通用数据加载器,专门用于智能代理的训练。xLAM-v0.1-r是此模型系列的0.1版本,专为研究目的设计,与VLLM和FastChat平台兼容。
人工智能入门教程网站,提供全面的机器学习与深度学习知识。
该网站由作者从 2015 年开始学习机器学习和深度学习,整理并编写的一系列实战教程。涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等多个领域,既有理论推导,又有代码实现,旨在帮助初学者全面掌握人工智能的基础知识和实践技能。网站拥有独立域名,内容持续更新,欢迎大家关注和学习。
推动人工智能安全治理,促进技术健康发展
《人工智能安全治理框架》1.0版是由全国网络安全标准化技术委员会发布的技术指南,旨在鼓励人工智能创新发展的同时,有效防范和化解人工智能安全风险。该框架提出了包容审慎、确保安全,风险导向、敏捷治理,技管结合、协同应对,开放合作、共治共享等原则。它结合人工智能技术特性,分析风险来源和表现形式,针对模型算法安全、数据安全和系统安全等内生安全风险,以及网络域、现实域、认知域、伦理域等应用安全风险,提出了相应的技术应对和综合防治措施。
提供企业级大型语言模型和预测人工智能,帮助企业提升预测能力
Wand AI是一款基于企业级大型语言模型和预测人工智能的数据管理工具。通过使用Wand AI,您可以将数据转化为AI,大大提高业务的预测能力。Wand AI提供自助式、无代码、无麻烦的操作,专为业务用户打造。您只需专注于自己的业务需求,Wand平台为您提供所需的AI解决方案。无论是销售和营销、客户成功、人力资源、风险与合规、运营、采购等领域,Wand AI都能为您提供强大的功能和优势。请访问官方网站了解更多信息。
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。
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。
京东自主研发的人工智能开放平台
京东人工智能开放平台NeuHub,汇聚京东自主研发的人工智能核心技术,包含语音、图像、视频、NLP等技术,通过平台向外开放,助力行业智能升级。平台还提供数据标注、模型开发、训练和发布等全流程服务,以及创新应用案例,帮助企业实现智能化转型。
vivo自主研发的智能语言理解模型
蓝心大模型是vivo自主研发的智能语言理解模型,具有70亿模型参数量,可以处理32K上下文长度。它基于260TB的多语言训练语料,拥有强大的语言理解能力,可以广泛应用于内容创作、知识问答、逻辑推理、代码生成等场景,持续为用户提供安全可靠的人机交互体验。该模型已通过严格的安全合规检测,输出结果安全合规。
OLAMI是一个人工智能开放平台
OLAMI是一个提供云端API、管理界面、多元机器感知解决方案的人工智能软件开发平台。OLAMI平台具有语音识别、自然语言理解、对话管理、语音合成等语音AI技术,以及图像识别、语义理解等视觉AI技术,可以轻松地为产品加入人工智能,提升用户体验。
开源多模态大型语言模型系列
InternVL 2.5是基于InternVL 2.0的高级多模态大型语言模型系列,它在保持核心模型架构的同时,在训练和测试策略以及数据质量方面引入了显著的增强。该模型深入探讨了模型扩展与性能之间的关系,系统地探索了视觉编码器、语言模型、数据集大小和测试时配置的性能趋势。通过在包括多学科推理、文档理解、多图像/视频理解、现实世界理解、多模态幻觉检测、视觉定位、多语言能力和纯语言处理在内的广泛基准测试中进行的广泛评估,InternVL 2.5展现出了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先商业模型相媲美的竞争力。特别是,该模型是第一个在MMMU基准测试中超过70%的开源MLLM,通过链式思考(CoT)推理实现了3.7个百分点的提升,并展示了测试时扩展的强大潜力。
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。
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。
人工智能领域的多轮对话处理专家
汉王天地大模型是汉王科技推出的一款专注于人工智能领域的大语言模型,拥有30年的行业积累。它能够实现多轮对话,高效处理任务,并深耕办公、教育、人文等多个垂直细分领域。该模型通过从人类反馈中进行强化学习,不断优化自身智能,提供包括智能校对、自动翻译、法律咨询、绘画生成、文案生成等在内的多样化服务,以赋能法律、人文、办公、教育、医养等行业,提升效率和创意。
一个新的高效开源大型语言模型标准
DBRX是一个由Databricks的Mosaic研究团队构建的通用大型语言模型(LLM),在标准基准测试中表现优于所有现有开源模型。它采用Mixture-of-Experts (MoE)架构,使用362亿个参数,拥有出色的语言理解、编程、数学和逻辑推理能力。DBRX旨在推动高质量开源LLM的发展,并且便于企业根据自身数据对模型进行定制。Databricks为企业用户提供了交互式使用DBRX、利用其长上下文能力构建检索增强系统,并基于自身数据构建定制DBRX模型的能力。
通过加权平均奖励模型提高大型语言模型的效率和可靠性。
WARM是一种通过加权平均奖励模型(WARM)来对齐大型语言模型(LLMs)与人类偏好的解决方案。首先,WARM对多个奖励模型进行微调,然后在权重空间中对它们进行平均。通过加权平均,WARM相对于传统的预测集成方法提高了效率,同时改善了在分布转移和偏好不一致性下的可靠性。我们的实验表明,WARM在摘要任务上的表现优于传统方法,使用最佳N和RL方法,WARM提高了LLM预测的整体质量和对齐性。
前沿级多模态大型语言模型,实现视觉-语言任务的先进性能。
NVLM 1.0是一系列前沿级的多模态大型语言模型(LLMs),在视觉-语言任务上取得了与领先专有模型和开放访问模型相媲美的先进成果。值得注意的是,NVLM 1.0在多模态训练后,其文本性能甚至超过了其LLM主干模型。我们为社区开源了模型权重和代码。
Sonus-1:开启大型语言模型(LLMs)的新时代
Sonus-1是Sonus AI推出的一系列大型语言模型(LLMs),旨在推动人工智能的边界。这些模型以其高性能和多应用场景的多功能性而设计,包括Sonus-1 Mini、Sonus-1 Air、Sonus-1 Pro和Sonus-1 Pro (w/ Reasoning)等不同版本,以满足不同需求。Sonus-1 Pro (w/ Reasoning)在多个基准测试中表现突出,特别是在推理和数学问题上,展现了其超越其他专有模型的能力。Sonus AI致力于开发高性能、可负担、可靠且注重隐私的大型语言模型。
MinMo是一款多模态大型语言模型,用于无缝语音交互。
MinMo是阿里巴巴集团通义实验室开发的一款多模态大型语言模型,拥有约80亿参数,专注于实现无缝语音交互。它通过多个阶段的训练,包括语音到文本对齐、文本到语音对齐、语音到语音对齐和全双工交互对齐,在140万小时的多样化语音数据和广泛的语音任务上进行训练。MinMo在语音理解和生成的各种基准测试中达到了最先进的性能,同时保持了文本大型语言模型的能力,并支持全双工对话,即用户和系统之间的同时双向通信。此外,MinMo还提出了一种新颖且简单的语音解码器,在语音生成方面超越了以往的模型。MinMo的指令遵循能力得到了增强,支持根据用户指令控制语音生成,包括情感、方言和语速等细节,并模仿特定的声音。MinMo的语音到文本延迟约为100毫秒,全双工延迟理论上约为600毫秒,实际约为800毫秒。MinMo的开发旨在克服以往对齐多模态模型的主要限制,为用户提供更自然、流畅和人性化的语音交互体验。
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。
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