EasyEdit

Benutzerfreundlicher Wissensbearbeitungsrahmen für große Sprachmodelle

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EasyEdit ist ein benutzerfreundlicher Wissensbearbeitungsrahmen für große Sprachmodelle (LLMs), der Nutzern helfen soll, das spezifische Verhalten vorab trainierter Modelle effizient und präzise anzupassen. Er bietet eine einheitliche Editor-, Methoden- und Bewertungsstruktur, unterstützt verschiedene Wissensbearbeitungstechniken wie ROME und MEND und stellt umfangreiche Datensätze und Bewertungsmetriken bereit, um die Zuverlässigkeit, Generalisierbarkeit, Lokalität und Portabilität der Bearbeitung zu messen.

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EasyEdit — Benutzerfreundlicher Wissensbearbeitungsrahmen für große Sprachmodelle

InternVL2_5-8B-MPO — Großes multimodales Sprachmodell mit hervorragender Gesamtperformance.

Llama-3.2-3B — Mehrsprachiges großes Sprachmodell

RAGLAB — Modularisiertes, forschungsorientiertes Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Uniform Framework

OLMoE-1B-7B — Hochleistungsfähiges, Open-Source-Großes Sprachmodell

RWKV v6 Finch 14B — RWKV v6 Finch 14B: Ein Open-Source Großes Sprachmodell zur effizienten Verarbeitung langer Texte.

Index-1.9B — Von Bilibili selbst entwickeltes leichtgewichtiges großes Sprachmodell

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B ist ein großes, quelloffenes Sprachmodell, dessen Leistung durch Reinforcement Learning verbessert wurde.

Baichuan-M1-14B — Von Baichuan Intelligence entwickeltes Open-Source-Sprachmodell, speziell optimiert für den medizinischen Bereich, mit herausragenden allgemeinen Fähigkeiten und Leistung im medizinischen Sektor.

Eko — Ein produktionsreifes, intelligentes Agenten-Framework für Entwickler, mit dem sich produktionsreife Agenten-Workflows mithilfe natürlicher Sprache erstellen lassen.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Quantisiertes, großes Sprachmodell basierend auf einem spezifischen Modell, geeignet für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung.

Imitate Before Detect — Eine innovative Methode zur Erkennung von maschinell bearbeiteten Texten, die die Genauigkeit durch Imitation des maschinellen Stils verbessert.

Sonus-1 — Sonus-1: Das neue Zeitalter der großen Sprachmodelle (LLMs)

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — 70 Milliarden Parameter umfassendes Textgenerierungsmodell

InternVL2_5-4B-MPO-AWQ — Großes multimodales Sprachmodell, optimiert für die Interaktion zwischen Bild und Text.

InternVL2_5-4B-MPO — Großes, multimodales Sprachmodell, das herausragende Gesamtperformanz zeigt.

Valley 2.0 — Multimodales großes Sprachmodell zur Verbesserung der Verarbeitung von Text-, Bild- und Videodaten.

Smolagents — Eine leichtgewichtige Bibliothek zum Erstellen hochperformanter intelligenter Agents.

InternVL2_5-2B-MPO — Fortgeschrittenes multimodales großes Sprachmodell

InternVL2_5-1B-MPO — Multimodales großes Sprachmodell zur Verbesserung des umfassenden Verständnisses von visuellen und sprachlichen Informationen.

Gemini 2.0 Flash Experimental — Von Google DeepMind entwickeltes Hochleistungs-KI-Modell

Q-RWKV-6 32B Instruct Vorschau — Die leistungsstärkste Variante des RWKV-Modells, die mehrere englische Benchmarks übertrifft.

CosyVoice Sprachgenerierungs-Großmodell 2.0-0.5B — Effizientes, mehrsprachiges Sprachsynthesemodell

Command R7B — Schnell und effizient arbeitendes generatives KI-Modell

tulu-3-sft-olmo-2-mixture — Großer mehrsprachiger Textdatensatz

InternVL 2.5 — Open-Source-Serie großer multimodaler Sprachmodelle

OLMo-2-1124-7B-RM — Großes Sprachmodell zur Textgenerierung und -klassifizierung

InternVL2_5-1B — Multimodales großes Sprachmodell, das Bild- und Textverständnis unterstützt.

InternVL2_5-38B — Fortschrittliche Serie großer multimodaler Sprachmodelle

InternVL2_5-78B — Fortschrittliche Serie großer multimodaler Sprachmodelle