DCLM

Framework complet pour la construction et l'entraînement de grands modèles de langage

Nouveau Produit PremiumProgrammationGrands modèles de langageConstruction de jeux de données

DataComp-LM (DCLM) est un framework complet conçu pour la construction et l'entraînement de grands modèles de langage (LLM). Il fournit un corpus standardisé, des recettes de pré-entraînement efficaces basées sur le framework open_lm, et plus de 50 méthodes d'évaluation. DCLM permet aux chercheurs d'expérimenter différentes stratégies de construction de jeux de données à différentes échelles de calcul, des modèles à 411 millions de paramètres aux modèles à 7 milliards de paramètres. DCLM améliore considérablement les performances des modèles grâce à une conception optimisée des jeux de données et a permis la création de plusieurs jeux de données de haute qualité qui surpassent tous les jeux de données ouverts à différentes échelles.

Fournit plus de 300 To de corpus CommonCrawl non filtré
Fournit des recettes de pré-entraînement efficaces basées sur le framework open_lm
Fournit plus de 50 méthodes d'évaluation pour évaluer les performances des modèles
Prend en charge différentes échelles de calcul
des modèles à 411 millions de paramètres aux modèles à 7 milliards de paramètres
Permet aux chercheurs d'expérimenter différentes stratégies de construction de jeux de données
Améliore les performances des modèles grâce à une conception optimisée des jeux de données

DCLM s'adresse aux chercheurs et développeurs qui ont besoin de construire et d'entraîner de grands modèles de langage
en particulier ceux qui cherchent à améliorer les performances des modèles grâce à une conception optimisée des jeux de données. Il convient aux scénarios nécessitant le traitement de jeux de données à grande échelle et souhaitant réaliser des expérimentations à différentes échelles de calcul.

Des chercheurs ont utilisé DCLM pour créer le jeu de données DCLM-BASELINE et ont entraîné un modèle avec celui-ci
démontrant des performances supérieures par rapport aux modèles propriétaires et autres jeux de données open source.
DCLM prend en charge l'entraînement de modèles à différentes échelles
telles que 400M-1x et 7B-2x
pour répondre à différents besoins de calcul.

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DCLM — Framework complet pour la construction et l'entraînement de grands modèles de langage

NotaGen — NotaGen est un modèle de génération de musique symbolique, entraîné selon le paradigme des grands modèles de langage, axé sur la génération de partitions classiques de haute qualité.

AoT — Atom of Thoughts (AoT) est un framework permettant d'améliorer les performances d'inférence des grands modèles de langage.

Level-Navi Agent-Recherche — Level-Navi Agent est un framework prêt à l'emploi, sans nécessiter d'entraînement, qui utilise les grands modèles de langage pour une compréhension approfondie des requêtes et une recherche précise.

SWE-RL — Amélioration des capacités de raisonnement des grands modèles de langage dans l'évolution des logiciels open source grâce à l'apprentissage par renforcement

MLGym — MLGym est un nouveau framework et une nouvelle référence pour faire progresser les agents de recherche en IA.

Coding-Tutor — Exploration du potentiel des grands modèles de langage comme outils d'aide à la programmation, et proposition d'un workflow Trace-and-Verify.

kg-gen — Outil d'intelligence artificielle pour extraire les graphes de connaissances de n'importe quel texte.

MoBA — MoBA est un mécanisme d'attention par blocs mixtes pour les contextes de longs textes, visant à améliorer l'efficacité des grands modèles de langage.

FirstHR — FirstHR est une plateforme intelligente de gestion des ressources humaines axée sur le recrutement et le développement d'équipe.

Steev — Steev est un outil optimisant l'entraînement des modèles d'IA, aidant les utilisateurs à améliorer l'efficacité de l'entraînement et les performances du modèle.

Kolosal AI — Outil d'entraînement et de déploiement de modèles d'IA en local, prenant en charge l'entraînement personnalisé et l'utilisation multiplateforme.

Pensées Ouvertes — Un projet communautaire axé sur la compilation des meilleurs ensembles de données d'inférence open source.

Procyon AI Computer Vision Benchmark — Outil de benchmark pour évaluer les performances des moteurs d'inférence IA sur PC Windows ou Apple Mac.

Procyon AI Image Generation Benchmark — Outil de benchmark pour mesurer les performances d'inférence des accélérateurs AI des appareils.

Agent Laboratory — Agent Laboratory est un workflow de recherche autonome de bout en bout, conçu pour aider les chercheurs humains à mettre en œuvre leurs idées de recherche.

Sonus-1 — Sonus-1 : une nouvelle ère pour les grands modèles de langage (LLM)

RWKV-6 Mélange d'Experts — Le plus grand modèle de la famille RWKV, utilisant la technique MoE pour améliorer l'efficacité.

MLPerf Client — Benchmark de performance de l'IA sur PC

P-MMEval — Benchmark multilingue et multitâche pour l'évaluation des grands modèles de langage (LLM)

E2M — Bibliothèque Python convertissant divers types de fichiers au format Markdown

Prime — Framework d'entraînement de modèles d'IA distribués globalement et hautement performant

Star-Attention — Technique d'inférence efficace pour les grands modèles de langage sur des séquences longues

WorkflowLLM — Cadre basé sur les données, améliorant les capacités d'orchestration des workflows pour les grands modèles de langage.

Agora — Protocole de communication interplateforme permettant une communication efficace entre différents grands modèles de langage (LLM).

O1-Journey — O1复制之旅：战略进展报告第一部分

SELA — SELA améliore l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) en combinant la recherche par arbre de Monte-Carlo et des agents basés sur les grands modèles de langage (LLM).

BitNet — Un framework d'inférence pour les grands modèles de langage binaires (LLM)

MM1.5 — Optimisation et analyse d'un grand modèle linguistique multi-modal

AutoDAN-Turbo — Un cadre automatisé qui surmonte les limites des grands modèles de langage