llm_processes使用交流:

llm_processes 是一个让自然语言驱动的数值预测变得简单高效的项目。它支持多种主流LLM,提供丰富的实验模板,并且易于扩展,只需修改`hf_api.py`即可添加新的LLM。项目涵盖1D合成数据、黑箱优化、多任务回归等多种应用场景,帮助用户通过自然语言轻松实现复杂的数值预测任务。
llm_processes的特点:
- 1. 支持多种主流LLM,如Llama-2、Phi-3等
- 2. 提供丰富的实验模板,涵盖1D合成数据、黑箱优化、多任务回归等
- 3. 易于扩展,只需修改`hf_api.py`即可添加新的LLM
llm_processes的功能:
- 1. 用于1D合成数据的数值预测
- 2. 用于黑箱优化问题的自然语言驱动预测
- 3. 用于多任务回归问题的自然语言驱动预测
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Nname: “CSM (Conversational Speech Model)” description: “CSM 是一个交互式语音模型,旨在让 AI 语音更自然、更具情绪化,能够理解语境并调整语气,从而实现像真人一样的对话。” features: – “上下文感知:AI 能够理解对话历史并判断当前语气,使交流更自然。” – “多模态训练:融合语言理解和语音特征,生成更逼真的语音。” – “语义+声学双分辨率:通过语义 token 和声学 token 细化语调、语速和音色,保证声音细节。” – “高效训练:使用部分音频帧进行训练,降低硬件负担,使模型更易部署。” usage: – “用于生成自然、情绪化的 AI 语音,提升用户体验。” – “应用于虚拟助手、客服系统等需要自然对话的场景。” – “支持英文对话,未来计划扩展至多种语言。” – “可用于语音合成研究,提升语音生成技术的逼真度和自然度。”开源项目 – 低延迟AI音频模型
SesameAILabs 实现了一个几乎无延迟的AI数字音频模型,开源,分三个大小:1B,3B,8B。本地轻松运行,适用于实时音频处理、低延迟AI音频应用、研究和开发AI音频模型、本地部署和测试等场景。
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