语言模型

Natural Language Playlist

Natural Language Playlist 探索语言和音乐之间丰富而复杂的关系,并使用 Transformer 语言模型构建播放列表。由于没有更好的术语,音乐推荐是一种“闭门造车”的东西。

AgentGen

AgentGen是一款由香港大学与微软联合研发的AI项目框架,旨在通过自动生成多样化环境和任务,显著提升大语言模型(LLM)的规划能力。其核心技术包括环境生成、任务生成和动态难度调节,支持零样本生成和指令微调,适用于机器人控制、智能家居等多个领域。

xGen

xGen-MM是一款由Salesforce开发的开源多模态AI模型,具备处理文本和图像等数据类型的能力。该模型通过学习大量图像和文字信息,在视觉语言任务中表现出色,并通过开源模型、数据集和微调代码库促进模型性能的提升。xGen-MM具有多模态理解、大规模数据学习、高性能生成、开源可访问和微调能力等特点。其应用场景广泛,包括图像描述生成、视觉问答、文档理解、内容创作和信息检索等。

OpenR

OpenR是一个由多家知名高校联合开发的开源框架,专注于通过强化学习和搜索技术提升大型语言模型的推理能力。它集成了数据获取、强化学习训练及非自回归解码功能,支持多种搜索算法和在线强化学习训练,能够有效提高模型的推理效率和精度。同时,其自动化数据处理能力减少了人工标注的需求,适用于数学问题求解、代码生成、自然语言处理等多种应用场景。

WebWalker

WebWalker是阿里巴巴研发的AI工具,用于评估和优化大型语言模型在网页浏览任务中的表现。它通过多智能体框架、垂直探索策略及WebWalkerQA数据集,提升模型处理长上下文和多源信息的能力。支持多语言、多领域和多难度任务,适用于信息检索、数据分析和内容监控等场景,具备良好的适应性和可扩展性。

Aligner

Aligner是由北京大学团队开发的大语言模型对齐工具,通过学习对齐答案与未对齐答案之间的差异来提升模型性能。采用自回归seq2seq结构,在Q-A-C数据集上训练,无需RLHF流程。具备高效、灵活、即插即用等特点,支持多模型兼容,提升模型帮助性和安全性。适用于多轮对话、价值观对齐及MoE架构优化等场景。

AgentReview

AgentReview是一款基于大型语言模型构建的学术同行评审模拟工具,通过模拟评审者、作者和领域主席的角色,研究评审偏见和决策机制对评审结果的影响。它支持隐私保护,无需真实敏感数据,同时验证了多种社会学理论在评审中的应用,为优化学术评审流程提供了重要参考。

DELIFT

DELIFT是一种针对大型语言模型微调的数据优化算法,通过成对效用度量与次模优化技术,有效减少数据量需求,同时维持甚至提升模型性能。它适用于指令调优、任务特定微调及持续微调三个关键阶段,并具备高计算效率和广泛适用性,广泛应用于数据科学家、研究人员及教育工作者等领域。

CHRONOS

CHRONOS是由上海交通大学与阿里巴巴集团联合开发的新闻时间线生成框架,基于大型语言模型(LLMs)实现开放域与封闭域的时间线构建。其核心机制包括迭代自问自答、问题重写与分而治之策略,能够高效处理信息过载与数据噪声,生成结构清晰、逻辑连贯的事件摘要。适用于新闻整理、金融分析、政府决策、教育研究及品牌宣传等多个领域。