以下是一些使用了大模型的開源大數據處理項目：

1. **RedPajama**：這是一個開源項目，使用了LLM大語言模型數據處理組件，對GitHub代碼數據進行清洗和處理。具體流程包括數據清洗、過濾低質量樣本、識別和刪除重復樣本等步驟。

2. **SWIFT**：阿里開源的大模型微調輕量級框架，用于提高RAG應用的準確度。

3. **Text2SQL**：阿里發布的最新實踐開源模型，其準確度超過了GPT4。

4. **AutoLabel**：阿里開發的自動標注工具，比人工快100倍且準確度相當。

5. **DataEase**：阿里提供的無需代碼的數據可視化工具。

6. **Colossal-AI**：潞晨科技開發的大模型智算軟件棧，基于PyTorch，通過高效多維并行、異構內存等技術，降低AI大模型訓練/微調/推理的開發與應用成本。

7. **vLLM**：提供高效推理吞吐量、PagedAttention內存管理、連續批處理和優化的CUDA內核。

8. **OpenLLM**：在生產環境中運行大語言模型的開源平臺，支持LLaMA、StableLM等模型。

9. **QLora**：提供高效的LLM預訓練微調方法，減少內存占用。

10. **Dify**：一個開源的大模型推理平臺，支持多種大模型。

11. **LLM Foundry**：一個開源的大模型推理、服務和微調工具。

12. **Chat2DB**：阿里開源的智能通用數據庫SQL客戶端和報表工具。

13. **Defog AI SQLCoder**：Defog團隊推出的大語言模型，專門用于將自然語言問題轉化為SQL查詢。

14. **BIRD-SQL**：由多位作者聯合創作的大語言模型，用于自然語言到SQL的轉換。

15. **PandaGPT**：劍橋華人團隊開源的大型基礎模型，橫掃六模態。

16. **Skywork-13B**：昆侖萬維開發的開源大模型，擁有130億參數和3.2萬億高質量多語言訓練數據。

這些項目展示了大模型在開源大數據處理領域的廣泛應用，涵蓋了從數據清洗、標注、可視化到模型推理和微調等多個方面。通過這些開源項目，開發者可以更高效地利用大模型技術，推動大數據處理和分析的創新和發展。

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