mwp_ReFT

Marco de ajuste fino de modelos basado en el aprendizaje por refuerzo profundo

Producto ComúnProgramaciónProcesamiento del lenguaje naturalAprendizaje profundo

ReFT es un proyecto de investigación de código abierto que busca ajustar modelos de lenguaje grandes mediante técnicas de aprendizaje por refuerzo profundo para mejorar su rendimiento en tareas específicas. El proyecto proporciona código y datos detallados para que investigadores y desarrolladores puedan reproducir los resultados del artículo. Las principales ventajas de ReFT incluyen la capacidad de ajustar automáticamente los parámetros del modelo utilizando el aprendizaje por refuerzo y la mejora del rendimiento del modelo en tareas específicas a través del ajuste fino. ReFT se basa en los modelos Codellama y Galactica y está licenciado bajo Apache 2.0.

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mwp_ReFT Situación del tráfico más reciente

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mwp_ReFT Distribución geográfica de las visitas

mwp_ReFT Fuentes de tráfico

mwp_ReFT Alternativas

mwp_ReFT — Marco de ajuste fino de modelos basado en el aprendizaje por refuerzo profundo

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

MLGym — MLGym es un nuevo marco y punto de referencia para avanzar en la investigación de agentes de IA.

FlexHeadFA — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

FlashMLA — FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

Detección de Compatibilidad de Modelos DeepSeek — Detecta si un dispositivo puede ejecutar modelos DeepSeek de diferentes escalas, ofreciendo una predicción de compatibilidad.

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala — Código de preentrenamiento para modelos de lenguaje recurrentes profundos a gran escala, compatible con la ejecución en 4096 GPU AMD.

RAG-FiT — RAG-FiT es una biblioteca diseñada para mejorar la capacidad de los LLMs (Modelos de Lenguaje Grande) de utilizar información externa mediante el ajuste fino del modelo con un conjunto de datos RAG (Recuperación Aumentada de Generación) especialmente creado.

node-DeepResearch — Busca y lee páginas web continuamente hasta encontrar la respuesta (o hasta agotar el presupuesto de tokens).

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B es un modelo de lenguaje abierto de gran escala, cuyo rendimiento se ha mejorado mediante aprendizaje por refuerzo.

Open R1 — Este es un proyecto de reproducción de un modelo DeepSeek-R1 completamente abierto, diseñado para ayudar a los desarrolladores a reproducir y construir modelos basados en R1.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B es un marco autorregresivo unificado de comprensión y generación multimodal.

Tarsier — Tarsier es un modelo de lenguaje de video a gran escala desarrollado por ByteDance para generar descripciones de video de alta calidad.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 es un modelo base multimodal de vanguardia, especializado en la comprensión de imágenes y videos.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B es un modelo de lenguaje de código abierto de alta eficiencia de inferencia, adecuado para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B es un modelo de generación de texto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de inferencia y generación.

MiniMax-01 — Potente modelo de lenguaje con 4560 mil millones de parámetros totales, capaz de procesar contextos de hasta 4 millones de tokens.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de generación de texto con 70 mil millones de parámetros

DeepSeek-V3 — Un modelo de lenguaje Mixture-of-Experts con 671B parámetros.

DRT-o1 — Modelo de traducción automática neuronal basado en cadenas de razonamiento largas para optimizar la traducción.

Florence-VL — Herramienta de mejora de modelos de lenguaje visual, que combina un codificador visual generativo y una técnica de fusión de profundidad y amplitud.

PaliGemma 2 — PaliGemma 2 es un potente modelo de lenguaje visual, fácil de ajustar.

LLaMA-Mesh — Unificación de modelos de lenguaje y generación de mallas 3D

Demostración de TTS MaskGCT — Demostración de texto a voz (TTS) basada en el modelo MaskGCT

mPLUG-DocOwl 1.5 — Modelo de aprendizaje de estructura unificada para la comprensión de documentos sin OCR

F5-TTS — Modelo de síntesis de texto a voz (TTS) de alta calidad basado en aprendizaje profundo

Llama 3.2 3b Voice — Herramienta de síntesis de voz basada en el modelo Llama.

DeepMind — Empresa líder en investigación de inteligencia artificial perteneciente a Google

Aixploria — Directorio de herramientas de IA, descubre las mejores herramientas de IA

RWKV — Arquitectura de modelo grande de nueva generación, que supera a Transformer.