多模态嵌入学习

ImageBind-LoRA是一个非官方的ImageBind微调工具，利用LoRA技术实现高效的多模态嵌入学习。该项目旨在简化模型训练流程，并提供强大的可扩展性，适用于不同的数据集。

基于微博开源的Rill Flow项目，旨在搭建大模型应用的技术平台，支持多种大模型的集成与管理，提供用户友好的界面用于模型训练和推理，兼容多种数据源与格式，支持分布式计算以提高模型训练效率，并具有丰富的监控与日志功能。

用于快速拟合神经场(neural fields)到整个数据集的库，为下游任务提供代表性的表示

eigenGPT是一个基于C++的高效实现，旨在提供简化的GPT2架构，易于理解和扩展，适合嵌入式系统和资源受限环境。

Transfusion是一种可以生成文本和图像的训练模型的统一方法，结合了语言建模和扩散的优势。它通过结合下一个Token预测与扩散，在混合模态序列上训练单个Transformer，提供了优于传统方法的扩展性，支持高达7B参数和2T多模态标记。

Perceiver IO是DeepMind的Perceiver IO的非官方PyTorch实现，支持分布式训练，具有通用输入处理能力，适用于图像、文本和音频等多种任务，设计高效，能够处理大规模数据。