large-language-models

LLaVA-Mini es un modelo multimodal grande (LMM) unificado que admite la comprensión de imágenes, imágenes de alta resolución y videos de manera eficiente.

[ICML 2025] "SepLLM: Acelera modelos de lenguaje grandes comprimiendo un segmento en un separador"

Un sistema de clasificación flexible y adaptable para la clasificación dinámica de texto

Una colección abierta de metodologías para ayudar en el entrenamiento exitoso de modelos de lenguaje grandes.

CVPR 2024: Generación de entornos de IA corpórea en 3D guiada por lenguaje.

¡Chatbot Arena se encuentra con la multimodalidad! Multi-Modality Arena te permite comparar modelos de visión-lenguaje lado a lado mientras proporcionas imágenes como entrada. ¡Soporta MiniGPT-4, LLaMA-Adapter V2, LLaVA, BLIP-2 y muchos más!

Modelos de lenguaje extenso y modelos base para series temporales.

Versión en Java de LangChain, potenciando LLM para Big Data.

Un prototipo de asistente para escribir y pensar

Implementación oficial del artículo "DoLa: Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models"

Entrega modelos de lenguaje seguros y efectivos

Pax es un framework de aprendizaje automático basado en Jax para entrenar modelos a gran escala. Pax permite una experimentación y paralelización avanzadas y totalmente configurables, y ha demostrado tasas de utilización de flops líderes en la industria.

Repositorio para el artículo "Large Language Model-Based Agents for Software Engineering: A Survey". Actualización continua.

[Hallazgos de EMNLP'25] Un sistema Graph RAG fácil de usar que utiliza conocimiento jerárquico.

Un framework para entrenamiento e inferencia multi-agente reforzado basado en LLM

🔥🔥🔥 Una lista seleccionada de artículos sobre generación multimodal basada en LLMs (imagen, video, 3D y audio).

Meta Agents Research Environments es una plataforma integral diseñada para evaluar agentes de IA en escenarios dinámicos y realistas. A diferencia de los benchmarks estáticos, esta plataforma introduce entornos en evolución donde los agentes deben adaptar sus estrategias a medida que hay nueva información disponible, reflejando desafíos del mundo real.

Pasarela universal de LLM: una API para todos los LLM. Endpoints compatibles con OpenAI/Anthropic con traducción entre múltiples proveedores y balanceo de carga inteligente.

Una colección curada de recursos para ingeniería de IA aplicada (en desarrollo).

Conjunto de datos y benchmark para RAG en documentos internos de empresas.

Repositorio para el estudio de LLM4IR.

[ICML'24 Spotlight] "TravelPlanner: un benchmark para la planificación en el mundo real con agentes de lenguaje"

MiniMax M2.1, un modelo SOTA para desarrollo y agentes en el mundo real.

🏗️ ¡Ajusta, construye y despliega LLMs de código abierto fácilmente!

Una colección curada de artículos y recursos sobre destilación on-policy para modelos de lenguaje grandes.

Generalización interlingüe mediante ajuste fino multitarea

[NeurIPS'23] H2O: Heavy-Hitter Oracle para la inferencia generativa eficiente de modelos de lenguaje de gran tamaño.

Implementación oficial del artículo de ICLR 2024: "Reasoning on Graphs: Faithful and Interpretable Large Language Model Reasoning"

[NeurIPS 2025 Spotlight] Un tokenizador unificado para la generación y comprensión visual.