3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesSequence Likelihood Scores
Computes log-probability scores for token sequences to evaluate model confidence or quality.
Distinct from Confidence Scoring: Distinct from Confidence Scoring: focuses on token-level sequence likelihood from neural models, not identification confidence.
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Awesome Sequence Likelihood Scores GitHub Repositories
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- opennmt/ctranslate2
OpenNMT/CTranslate2
4,319GitHub पर देखेंCTranslate2 is a C++ inference engine and runtime for Transformer models, designed to execute models on both CPU and GPU with optimizations for speed and memory efficiency. It functions as a model format converter, quantization tool, and REST API server, enabling deployment of neural machine translation, automatic speech recognition, and text generation models. The engine distinguishes itself through a suite of runtime optimizations including layer fusion, weight-matrix quantization, batch-by-length grouping, and a caching allocator that reuses GPU memory. It supports tensor-parallel model di
Computes log-probability scores for token sequences to evaluate model confidence or quality.
C++avxavx2cpp - arcinstitute/evo2
ArcInstitute/evo2
3,951GitHub पर देखेंevo2 एक जीनोमिक लार्ज लैंग्वेज मॉडल और फाउंडेशन मॉडल है जिसे विभिन्न प्रजातियों में आनुवंशिक जानकारी की भविष्यवाणी, जनरेशन और एनालिसिस के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह न्यूक्लियोटाइड सीक्वेंस मॉडलर और DNA सीक्वेंस जनरेटर के रूप में काम करता है, जो जीनोमिक डेटा को प्रोसेस करने के लिए ट्रांसफॉर्मर-आधारित सीक्वेंस मॉडलिंग का उपयोग करता है। यह सिस्टम सिंथेटिक DNA जनरेशन की क्षमताएं प्रदान करता है, जिससे बायोलॉजिकल प्रॉम्प्ट्स या प्रजाति-विशिष्ट टैग्स के आधार पर नए आनुवंशिक अनुक्रम बनाए जा सकते हैं। यह जीनोमिक वेरिएंट्स को स्कोर करने और DNA अनुक्रमों के भीतर जैविक गुणों का विश्लेषण करने के लिए न्यूक्लियोटाइड लाइक्लीहुड प्रेडिक्शन भी करता है। यह मॉडल इंटरमीडिएट लेयर्स से हाई-डायमेंशनल रिप्रेजेंटेशन निकालकर जीनोमिक सीक्वेंस एनालिसिस का समर्थन करता है। ये एम्बेडिंग्स आनुवंशिक डेटा के विशेष वर्गीकरण और डाउनस्ट्रीम एनालिसिस को सक्षम बनाती हैं।
Predicts the probability of specific nucleotides in a sequence to score genomic variants and biological properties.
Jupyter Notebook - ml-gsai/llada
ML-GSAI/LLaDA
3,580GitHub पर देखेंLLaDA is a masked diffusion language model and conditional text generator. It generates text by iteratively refining masked tokens through a diffusion process rather than predicting the next token in a sequence. The project functions as a vision-language diffusion model, converting visual inputs into text responses. It also serves as a preference optimization framework that uses log-likelihood estimation and evidence lower bounds to tune model responses. The system supports multi-round conversational AI and text sequence evaluation. It integrates vision-language embedding for cross-modal con
Measures the log-likelihood of text sequences to evaluate model predictive accuracy.
Python
