mwp_ReFT

Ein auf Deep Reinforcement Learning basierendes Framework zur Feinabstimmung von Modellen

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ReFT ist ein Open-Source-Forschungsprojekt, das darauf abzielt, große Sprachmodelle mithilfe von Deep Reinforcement Learning zu feinabstimmen, um deren Leistung bei bestimmten Aufgaben zu verbessern. Das Projekt bietet detaillierten Code und Daten, damit Forscher und Entwickler die Ergebnisse der Forschungsarbeit reproduzieren können. Die Hauptvorteile von ReFT sind die automatische Anpassung von Modellparametern durch Reinforcement Learning und die Verbesserung der Modellleistung bei spezifischen Aufgaben durch Feinabstimmung. Hintergrundinformationen zeigen, dass ReFT auf den Modellen Codellama und Galactica basiert und unter der Apache 2.0 Lizenz steht.

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mwp_ReFT — Ein auf Deep Reinforcement Learning basierendes Framework zur Feinabstimmung von Modellen

FlexHeadFA — Schneller und speichereffizienter präziser Aufmerksamkeitsmechanismus

VLM-R1 — VLM-R1 ist ein stabiles und universelles visuell-linguistisches Verstärkungsmodell, das sich auf visuelle Verständnisaufgaben konzentriert.

DeepSeek Modell-Kompatibilitätsprüfung — Prüft, ob ein Gerät DeepSeek-Modelle unterschiedlicher Größe ausführen kann, und liefert eine Kompatibilitätsvorhersage.

node-DeepResearch — Durchsucht und liest Webseiten kontinuierlich, bis eine Antwort gefunden wird (oder das Token-Budget erschöpft ist).

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B ist ein einheitliches, multimodales, autoregressives Framework für Verständnis und Generierung.

Tarsier — Tarsier ist ein von ByteDance entwickeltes großes Video-Sprachmodell zur Generierung hochwertiger Videobeschreibungen.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 ist ein hochmodernes multimodales Basismodell, das sich auf das Verständnis von Bildern und Videos konzentriert.

MiniMax-01 — Leistungsstarkes Sprachmodell mit 4560 Milliarden Parametern, das Kontexte mit bis zu 4 Millionen Token verarbeiten kann.

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

DeepSeek-V3 — Ein Mixture-of-Experts Sprachmodell mit 671 Milliarden Parametern.

Florence-VL — Visuell-sprachliches Modell-Enhancement-Tool, kombiniert einen generativen visuellen Encoder mit Deep-Broad-Fusion-Technologie.

PaliGemma 2 — PaliGemma 2 ist ein leistungsstarkes visuell-sprachliches Modell, das einfach zu optimieren ist.

LLaMA-Mesh — Vereinigung von 3D-Mesh-Generierung und Sprachmodell

MaskGCT TTS Demo — Text-to-Speech-Demo basierend auf dem MaskGCT-Modell

mPLUG-DocOwl 1.5 — Ein einheitliches Strukturlernmodell für das OCR-freie Dokumentenverständnis

F5-TTS — Hochwertiges, auf Deep Learning basierendes Text-to-Speech-Synthesemodell

Llama 3.2 3b Voice — Sprachsynthese-Tool basierend auf dem Llama-Modell.

diffusion-e2e-ft — Feinabstimmungswerkzeug für bedingte Bilddiffusionsmodelle

Aixploria — Verzeichnis für KI-Tools – Entdecken Sie die besten KI-Tools

RWKV — Eine neue Generation von großen Sprachmodellen, die Transformer übertrifft.

Llama3-von-Grund-auf — Implementierung des Llama3-Modells von Grund auf

RAGFlow — Eine Open-Source RAG (Retrieval-Augmented Generation) Engine basierend auf tiefem Dokumentenverständnis.

llava-llama-3-8b-v1_1 — Ein von XTuner optimiertes LLaVA-Modell mit kombinierten Bild- und Textverarbeitungsfähigkeiten.

XTuner — Effizientes und flexibles Toolkit zum Feinabstimmen großer Modelle

MovieLLM — MovieLLM ist ein KI-gestütztes Framework zur Verbesserung des Verständnisses langer Videos.

DenserBot — Daten in Wissen verwandeln

Quickchat — Ermöglicht die Kommunikation mit Ihrem KI-Assistenten so natürlich wie mit einem Menschen.

Gemini Embedding Text-Einbettungsmodell — Gemini Embedding ist ein fortschrittliches Text-Einbettungsmodell, das über die Gemini API leistungsstarke Fähigkeiten zum Sprachverständnis bietet.

NeoBase — NeoBase ist ein Open-Source-KI-Datenbankassistent, mit dem Sie über natürliche Sprache mit Datenbanken interagieren können.