DeepSeek-R1

DeepSeek-V3

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DeepSeek 发布的开放权重混合专家语言模型，拥有 6710 亿个参数，总共每个令牌激活 370 亿个参数。该模型在 14.8 万亿个令牌上进行预训练，具有 128K 的上下文长度，代码和权重已在 GitHub 和 Hugging Face 上发布，供自托管或通过 DeepSeek 的聊天网站使用。DeepSeek-V3 是 DeepSeek 发布的开放权重混合专家语言模型，拥有 6710 亿个参数，总共每个令牌激活 370 亿个参数。该模型在 14.8 万亿个令牌上进行预训练，具有 128K 的上下文长度，代码和权重已在 GitHub 和 Hugging Face 上发布，供自托管或通过 DeepSeek 的聊天网站使用。

EleutherAI GPT-NeoX

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开源实现，基于 GPU 的模型并行自回归变换器。它利用 Megatron 和 DeepSpeed 库来促进大规模语言模型的高效训练和部署。EleutherAI GPT-NeoX 是一个开源实现，基于 GPU 的模型并行自回归变换器。它利用 Megatron 和 DeepSpeed 库来促进大规模语言模型的高效训练和部署。

LLaVA

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视觉指令调优模型，结合了大型语言和视觉能力。其目标是达到 GPT-4V 级别的性能，实现多模态理解和交互。该项目为研究人员和开发者提供了代码、模型和资源。LLaVA 是一个视觉指令调优模型，结合了大型语言和视觉能力。其目标是达到 GPT-4V 级别的性能，实现多模态理解和交互。该项目为研究人员和开发者提供了代码、模型和资源。

nanoGPT

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极简、高性能的 GitHub 仓库，用于训练和微调中等规模的 GPT 模型。它提供了一个简单易读的代码库，供研究人员和开发人员试验 GPT 架构、复现 GPT-2 结果并构建自定义语言模型。nanoGPT 是一个极简、高性能的 GitHub 仓库，用于训练和微调中等规模的 GPT 模型。它提供了一个简单易读的代码库，供研究人员和开发人员试验 GPT 架构、复现 GPT-2 结果并构建自定义语言模型。

Keras

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开源深度学习库，旨在为人类服务。它简化了构建神经网络的过程，并允许开发者在GitHub上为其开发做出贡献。Keras是一个开源深度学习库，旨在为人类服务。它简化了构建神经网络的过程，并允许开发者在GitHub上为其开发做出贡献。

StarCoder

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在源代码和自然语言上训练的大型语言模型。它在代码生成、代码补全和文本生成任务方面表现出色。此存储库提供了用于微调和推理的资源，使开发人员能够将其功能集成到各种应用程序中。StarCoder 是一个在源代码和自然语言上训练的大型语言模型。它在代码生成、代码补全和文本生成任务方面表现出色。此存储库提供了用于微调和推理的资源，使开发人员能够将其功能集成到各种应用程序中。

使用 fastai 和 PyTorch 的深度学习编程

AI 图书

一本以 Jupyter Notebooks 形式出版的综合指南。它提供了使用 fastai 库和 PyTorch 框架进行深度学习的实用见解，使开发人员能够有效地构建和优化 AI 模型。使用 fastai 和 PyTorch 的深度学习编程是一本以 Jupyter Notebooks 形式出版的综合指南。它提供了使用 fastai 库和 PyTorch 框架进行深度学习的实用见解，使开发人员能够有效地构建和优化 AI 模型。

DeepSpeed 优化库

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深度学习优化库，旨在增强分布式训练和推理。它旨在使这些过程变得简单、高效和有效，为 AI 模型提供显著的速度和可扩展性提升。DeepSpeed 是一个深度学习优化库，旨在增强分布式训练和推理。它旨在使这些过程变得简单、高效和有效，为 AI 模型提供显著的速度和可扩展性提升。