该模型结合对比潜变量,以指导能量基础模型的训练和优化。
GRANDE是一个基于梯度的决策树集成项目,旨在提高模型的准确性和可解释性,适用于多种机器学习任务。
Grok-1 是一个开源的AI模型,基于大量文本数据进行训练,未针对特定任务进行微调。
该论文提出了一种训练语言模型的方法,通过同时预测多个未来Token来提高样本效率,并在多个生成基准上实现了显著的性能提升。
一个基于FastAPI的Llama2嵌入服务,旨在提供高效的文本嵌入功能。该服务通过RESTful API接口,支持多种输入格式,能够快速生成文本嵌入,方便用户集成到现有的应用程序或机器学习管道中。
VIGC(Visual Instruction Generation and Correction)是一个用于生成和修正视觉指令的项目,旨在提高视觉任务的效率和准确性,适用于多种视觉任务。
Openlayer是一个先进的平台,旨在使用机器学习算法构建高质量、可信赖的模型。它提供了一个工作区,用于从头开始评估和设计机器学习模型。用户可以创建账户并访问评估工作区,上传数据集,配置模型参数,并选择合适的机器学习算法进行训练和测试。Openlayer配备了用户友好的界面,提供数据预处理、特征选择、模型评估和可视化工具。