llama2

Tutoriales de LangChain y Prompt Engineering sobre modelos de lenguaje (LLMs) como ChatGPT con datos personalizados. Incluye notebooks de Jupyter para cargar e indexar datos, crear plantillas de prompts, agentes CSV y usar cadenas de recuperación QA para consultar datos. Proyectos para usar un LLM privado (Llama 2) para chatear con archivos PDF y análisis de sentimiento de tweets.

Chatea con tus documentos usando IA local

Un servicio FastAPI para búsqueda semántica de texto mediante embeddings precalculados y medidas de similitud avanzadas, con soporte integrado para varios tipos de archivos a través de textract.

Un framework de servicio de alto rendimiento orientado al rendimiento para LLMs.

Potencia modelos de lenguaje grandes (LLM) mediante generación aumentada por recuperación basada en grafos de conocimiento (KG-RAG) para tareas intensivas en conocimiento

[ICLR 2025] Síntesis de datos de alineación desde cero mediante prompts a LLMs alineados. ¡Su pipeline eficiente y de alta calidad para la generación de datos sintéticos!

Kit de herramientas para el ajuste fino, ablación y pruebas unitarias de LLMs de código abierto.

Ejemplo para visualizar aplicaciones inteligentes con el stack de Microsoft Copilot para experiencias de producto potenciadas por IA.

Una IA ponible personal que se ejecuta localmente.

[ICLR 2024] Sheared LLaMA: Aceleración del preentrenamiento de modelos de lenguaje mediante poda estructurada

Utiliza la API de ChatGPT, la API de Bard y Llama2, Python-Nmap, DNS Recon, PCAP y módulos de reconocimiento JWT, y emplea el modelo GPT3 para crear informes de vulnerabilidad basados en datos de escaneo de Nmap e información de escaneo DNS. También puede realizar enumeración de subdominios a gran escala

[ECCV2024] Modelo de lenguaje multimodal fundamentado con tokenización visual localizada

Ajuste fino de LLM (Modelos de Lenguaje Grande)

Entrena e infiere potentes incrustaciones de oraciones con AnglE | 🔥 SOTA en STS y en la tabla de clasificación MTEB

Proyecto ideal para contrataciones universitarias, de otoño, primavera y pasantías, que te guía en la implementación desde cero de un marco de inferencia de grandes modelos compatible con Llama2/3 y Qwen2.5.

Utiliza Code Llama con Visual Studio Code y la extensión Continue. Una alternativa local de LLM a GitHub Copilot.

Construcción de un MiniLLM desde cero (práctica de preentrenamiento, SFT y DPO).

[ACL 2024] LLaMA progresivo con expansión de bloques.

Crea grafos de conocimiento con LLMs