LLM Compiler-7b

高度洗練されたコード最適化とコンパイラ推論を専門とする大規模言語モデル。

一般製品プログラミングコード最適化コンパイラ推論

LLM Compiler-7bはMetaが開発した、コード最適化とコンパイラ推論に特化した大規模言語モデルです。Code Llamaモデルをベースに、深層学習を用いてコードを最適化し、コンパイラ中間表現、アセンブリ言語、最適化されたコードの理解を支援します。コードサイズの削減や、アセンブリからコンパイラ中間表現への逆コンパイルにおいて卓越した性能を発揮し、コンパイラ研究者やエンジニアにとって強力なツールとなります。

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LLM Compiler-7b 代替品

LLM Compiler-7b — 高度洗練されたコード最適化とコンパイラ推論を専門とする大規模言語モデル。

InternLM3-8B-Instruct — InternLM3-8B-Instructは、汎用目的と高度な推論を目的とした、80億パラメーターのオープンソース指令モデルです。

DenserBot — データを知識に変換

バイトダンス Flux — Fluxは、GPU上のテンソル/エキスパート並列化のための高速通信オーバーラップライブラリです。

Argo — 自分自身の大規模モデルを簡単に構築し、専用の知恵をローカルで実現します。

NotaGen — NotaGen は、大規模言語モデルのトレーニングパラダイムを採用し、高品質のクラシック音楽楽譜の生成に特化した、記号音楽生成モデルです。

AoT — Atom of Thoughts (AoT)は大規模言語モデルの推論性能を向上させるためのフレームワークです。

語析Yuxi-Know — 大規模言語モデルRAGナレッジベースに基づく知識グラフQ&Aシステムで、複数の主要な言語モデルへの対応とローカル展開をサポートしています。

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2Vは、テンセントがHunyuanVideoに基づいて開発した、画像から動画を生成するフレームワークです。

QwQ-32B — QwQ-32Bは、複雑な問題解決とテキスト生成のために設計された、強力な推論モデルであり、優れたパフォーマンスを発揮します。

CogView4-6B — CogView4-6Bは、高品質な画像生成に特化した強力なテキストから画像への生成モデルです。

UniTok — UniTokは、視覚生成と理解のための統一的な視覚トークナイザーです。

PhotoDoodle — PhotoDoodleは、少量のサンプルペアデータから芸術的な画像編集を学習するコード実装です。

Level-Navi Agent-Search — Level-Navi Agentは、トレーニングなしで使用できるフレームワークであり、大規模言語モデルを使用して、深層クエリ理解と正確な検索を実行します。

M2RAG — マルチモーダルコンテキストにおける検索強化生成のためのベンチマークテストコードリポジトリです。

DeepSeek Infraにおけるプロファイリングデータ — V3/R1における計算と通信のオーバーラップ戦略を分析し、深層学習フレームワークの性能分析データを提供します。

DualPipe — V3/R1訓練における計算と通信のオーバーラップを実現する双方向パイプライン並列アルゴリズムです。

SWE-RL — 強化学習により、オープンソースソフトウェアの進化における大規模言語モデルの推論能力を向上させます。

DeepGEMM — DeepGEMMは、効率的なFP8行列乗算のためのCUDAライブラリであり、細粒度スケーリングと様々な最適化技術をサポートしています。

TableGPT2-7B — TableGPT2-7Bは、表データ処理に特化した大規模言語モデルであり、データ分析やビジネスインテリジェンスのタスクに最適です。

bRAG AI.dev — bRAG AIは、アイデアをフルスタックアプリケーションに迅速に変換できる強力なAIプログラミングツールです。

FlexHeadFA — 高速かつメモリ効率の高い正確なアテンションメカニズム

FlashMLA — FlashMLAはHopper GPU向けに最適化された、高効率なMLAデコードカーネルです。可変長シーケンスサービスに適しています。

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Previewは、Qwenシリーズの最新成果であり、Qwen2.5-Maxを基盤として構築されています。強力な推論能力と多様な分野への適用能力を備えています。

Claude 3.7 Sonnet — Anthropic社が開発した最新のAIモデルで、高速な応答と高度な推論を両立します。

VLM-R1 — VLM-R1は、安定性と汎用性に優れた強化学習に基づくビジュアル言語モデルであり、画像理解タスクに特化しています。

Coding-Tutor — 大規模言語モデルをプログラミング指導ツールとして活用する可能性を探求し、Trace-and-Verifyワークフローを提案します。

百宝箱Tbox — アリペイの生活シーンに基づき、最先端の大規模言語モデル技術を活用して、企業が専門的なインテリジェントエージェントを迅速に構築できるように支援します。

BioEmu — BioEmuは、タンパク質平衡系アンサンブルを拡張可能なシミュレーションを行うための生成型深層学習モデルです。

MoBA — MoBAは、長文コンテキストに対応した混合ブロックアテンション機構であり、大規模言語モデルの効率化を目的としています。