OneGen

Estrutura de geração e recuperação unificada e eficiente de passagem única, adequada para modelos de linguagem grandes.

Produto ComumProgramaçãoProcessamento de Linguagem NaturalModelos de Linguagem Grandes

OneGen é uma estrutura de geração e recuperação de passagem única eficiente, projetada para modelos de linguagem grandes (LLMs), usada para tarefas de ajuste fino de geração, recuperação ou mistas. Sua ideia central é integrar as tarefas de geração e recuperação no mesmo contexto, atribuindo a tarefa de recuperação a tokens de recuperação gerados de forma autorregressiva, permitindo que o LLM execute ambas as tarefas em uma única passagem direta. Este método não apenas reduz os custos de implantação, mas também diminui significativamente os custos de inferência, pois evita a necessidade de dois cálculos de passagem direta para a consulta.

Suporta o processamento unificado de tarefas de geração e recuperação
reduzindo os custos de implantação.
Implementa a recuperação durante o processo de geração
evitando dois cálculos de passagem direta para a consulta.
Suporta várias tarefas
como vinculação de entidades
perguntas e respostas de salto único e perguntas e respostas de múltiplos saltos.
Fornece download de modelos pré-treinados para facilitar o início rápido do usuário.
Suporta o treinamento de modelos do zero
fornecendo opções de configuração flexíveis.

OneGen é adequado para pesquisadores e desenvolvedores na área de processamento de linguagem natural
especialmente aqueles interessados em tarefas de geração e recuperação de modelos de linguagem grandes. Ele pode ajudá-los a treinar e fazer inferências de modelos de forma mais eficiente
reduzindo simultaneamente o consumo de recursos.

Usado para tarefas de vinculação de entidades
identificando rapidamente entidades em texto usando um modelo pré-treinado.
Em tarefas de perguntas e respostas de salto único
gerando respostas precisas usando o modelo.
Aplicável a tarefas de perguntas e respostas de múltiplos saltos

1. Clone o repositório OneGen para o seu ambiente local.
2. Crie e ative um ambiente virtual Python.
3. Instale os pacotes de dependência necessários.
4. Faça o download e descompacte o conjunto de dados
preparando-o para treinamento ou inferência.

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OneGen Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

474564576

Taxa de Rejeição

36.20%

Média de Páginas por Visita

6.1

Duração Média da Visita

00:06:34

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OneGen Alternativas

OneGen — Estrutura de geração e recuperação unificada e eficiente de passagem única, adequada para modelos de linguagem grandes.

O1-Journey — O1 Jornada de Replicação: Relatório de Progresso Estratégico - Parte 1

LongCite — Permite que modelos de linguagem grandes gerem citações granulares em perguntas e respostas de textos longos.

iText2KG — Constrói grafos de conhecimento incrementalmente usando modelos de linguagem grandes

Phi-3-mini-128k-instruct-onnx — Modelo Phi-3 Mini-128K-Instruct otimizado para ONNX, promovendo aceleração na inferência.

LLM Talvez LongLM — Expansão da janela de contexto de modelos de linguagem grandes

RoleLLM — Estrutura de RPG para Modelos de Linguagem Grandes

Modelo de Incorporação de Texto Gemini Embedding — Gemini Embedding é um modelo de incorporação de texto avançado que fornece poderosas habilidades de compreensão de linguagem por meio da API Gemini.

AoT — Atom of Thoughts (AoT) é um framework usado para melhorar o desempenho de inferência de modelos de linguagem grandes.

NeoBase — NeoBase é um assistente de banco de dados AI de código aberto que permite que você interaja com o banco de dados usando linguagem natural.

Spark-TTS — Spark-TTS é um modelo de síntese de voz de fluxo único desacoplado eficiente baseado em modelos de linguagem grandes.

Instella — Instella é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho desenvolvido pela AMD, projetado para acelerar o desenvolvimento de modelos de linguagem de código aberto.

Clone — Clone é um robô humanoide com tecnologia de músculos artificiais revolucionária Myofiber, capaz de caminhar naturalmente.

ViDoRAG — ViDoRAG é uma estrutura de agente de raciocínio iterativo dinâmico que combina recuperação de documentos visuais com geração aprimorada.

Microsoft Dragon Copilot — O Microsoft Dragon Copilot é um espaço de trabalho de IA para o setor de saúde que simplifica o fluxo de trabalho de documentação clínica e aumenta a eficiência.

Migician — Migician é um modelo de linguagem grande multimodal focado na localização de imagens múltiplas, capaz de realizar localização precisa de imagens múltiplas de forma livre.

Agente de Busca Level-Navi — O Agente Level-Navi é uma estrutura pronta para uso, sem necessidade de treinamento, que utiliza modelos de linguagem grandes para compreensão profunda de consultas e busca precisa.

IndexTTS — Sistema de texto para voz (TTS) de amostra zero, eficiente e controlável em nível industrial

olmOCR — O olmOCR é um pacote de ferramentas para linearizar PDFs para treinamento de conjuntos de dados de LLMs.

Extensões de IA do Raycast — O Raycast lança o AI Extensions, permitindo que você converse e execute tarefas em aplicativos de computador por meio de comandos em linguagem natural.

MLGym — O MLGym é uma nova estrutura e benchmark para avançar a pesquisa de agentes de IA.

tablegpt-agent — Agente pré-construído do TableGPT2 para tarefas de perguntas e respostas baseadas em tabelas.

bRAG-langchain — Um projeto de código aberto para construir aplicativos de Geração Aumentada por Busca (Retrieval-Augmented Generation - RAG).

Qwen — Qwen Chat é uma ferramenta de bate-papo de inteligência artificial baseada em um modelo de linguagem avançado, oferecendo conversas inteligentes e diversas funcionalidades.

FlexHeadFA — Mecanismo de atenção preciso, rápido e eficiente em termos de memória.

FlashMLA — FlashMLA é um núcleo de decodificação MLA eficiente otimizado para GPU Hopper, adequado para serviços de sequência de comprimento variável.

VLM-R1 — O VLM-R1 é um modelo de linguagem visual reforçado estável e versátil, focado em tarefas de compreensão visual.

Moonlight-16B-A3B — Moonlight-16B-A3B é um modelo de especialista misto de 16B parâmetros treinado com o otimizador Muon, projetado para geração de linguagem eficiente.

Moonlight — Moonlight é um modelo de especialista misto com 16 bilhões de parâmetros, treinado com o otimizador Muon, apresentando desempenho excepcional.

kg-gen — Ferramenta de IA que extrai grafos de conhecimento de qualquer texto.