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Langchain-Chatchat (ursprünglich Langchain-ChatGLM) basierend auf Langchain und ChatGLM, Qwen und Llama sowie weiteren Sprachmodellen für RAG- und Agent-Anwendungen | Langchain-Chatchat (früher langchain-ChatGLM), lokale Wissens-LLM (wie ChatGLM, Qwen und Llama) RAG- und Agent-Anwendungen mit langchain

Ein Leitfaden zur schnellen Feinabstimmung (Full-Parameter/LoRa) und Bereitstellung von Open-Source-LLMs und -MLLMs unter Linux.

Organisiere Open-Source-Chinesische große Sprachmodelle, die vor allem Modelle mit kleinem Umfang, privat einsetzbar und niedrigen Trainingskosten umfassen, einschließlich Grundmodellen, vertikal spezialisierbaren Feinjustierungen und Anwendungen, Datensätzen und Tutorials usw.

ChatGLM2-6B: Ein offenes, zweisprachiges Chat-LLM

GUI für die ChatGPT-API und viele LLMs. Unterstützt Agents, dateibasierte QA, GPT-Finetuning und Abfragen mit Websuche. Alles mit einer übersichtlichen Benutzeroberfläche.

ChatGPT-Chinesisch-Leitfaden🔥, ChatGPT-Chinesisch-Prompt-Leitfaden, Anweisungsleitfaden, Anwendungsentwicklungsleitfaden, ausgewählte Ressourcenliste, für eine bessere Nutzung von ChatGPT, um Ihre Produktivität zu steigern! 🚀

GLM-4-Serie: Offene mehrsprachige multimodale Chat-LMs

Firefly: Ein Tool zum Trainieren großer Sprachmodelle (LLMs), das das Training von Qwen2.5, Qwen2, Yi1.5, Phi-3, Llama3, Gemma, MiniCPM, Yi, Deepseek, Orion, Xverse, Mixtral-8x7B, Zephyr, Mistral, Baichuan2, Llama2, Llama, Qwen, Baichuan, ChatGLM2, InternLM, Ziya2, Vicuna, Bloom und weiteren LLMs unterstützt.

C++-Implementierung von ChatGLM-6B, ChatGLM2-6B, ChatGLM3 und GLM4(V)

OpenAI-kompatible API für offene große Sprachmodelle, Nutzung von LLMs wie ChatGPT! Unterstützung für LLaMA, LLaMA-2, BLOOM, Falcon, Baichuan, Qwen, Xverse, SqlCoder, CodeLLaMA, ChatGLM, ChatGLM2, ChatGLM3 usw.

FinGLM: Ein offenes, gemeinnütziges und nachhaltiges Finanz-Großmodell-Projekt, das Open Source nutzt, um „AI + Finance“ zu fördern.

Bot-Framework mit Unterstützung für Gemini, ChatGPT, ChatGLM, iFlytek Spark und Tigerbot; Wortketten-Spiele, Wettervorhersagen, Nachrichtenzusammenfassungen und geplante Aufgaben.

[GenAI Application Development Framework] 🚀 Erstellen Sie GenAI-Anwendungen schnell und einfach 💬 Einfache Interaktion mit GenAI-Agenten im Code durch strukturierte Daten und verkettete Aufrufe 🧩 Nutzen Sie Event-Driven Flow *TriggerFlow* zur Verwaltung komplexer GenAI-Arbeitslogik 🔀 Wechseln Sie zu einem beliebigen Modell, ohne den Anwendungscode umschreiben zu müssen

Fine-Tuning für chatglm 6b und alpaca

Eine elegante PyTorch-Implementierung von Transformers.

Ein manuell feinabgestimmter chinesischer Dialogdatensatz und Code zum Fine-Tuning von ChatGLM

[NeurIPS 2023] LLM-Pruner: Zum strukturellen Pruning von Large Language Models. Unterstützt Llama-3/3.1, Llama-2, LLaMA, BLOOM, Vicuna, Baichuan, TinyLlama usw.

Ein LLM-gestützter Repository-Agent, der Entwickler und Teams dabei unterstützt, schnell Dokumentationen zu erstellen und Repositories zu verstehen.

TextGen: Implementierung von Textgenerierungsmodellen, einschließlich LLaMA, BLOOM, GPT2, BART, T5, SongNet und anderen. Out-of-the-box-Training und -Prädiktion für Modelle wie LLaMA, ChatGLM, BLOOM, GPT2, Seq2Seq, BART, T5, UDA usw.

Ein Satz generiert jeden Graphen

Awesome-LLM-Eval: eine kuratierte Liste von Tools, Datensätzen/Benchmarks, Demos, Bestenlisten, Papers, Dokumenten und Modellen, hauptsächlich zur Evaluierung von LLMs.

Ein leistungsstarkes und flexibles Frontend- & AI-Gateway für große Sprachmodelle, das über 21 gängige AI-Modellanbieter unterstützt.