chatglm

Langchain-Chatchat (पूर्व में langchain-ChatGLM), Langchain और ChatGLM, Qwen और Llama आदि भाषा मॉडलों पर आधारित स्थानीय ज्ञान-आधारित LLM RAG और एजेंट ऐप

Linux वातावरण के आधार पर घरेलू और विदेशी ओपन सोर्स LLM/MLLM के त्वरित फाइन-ट्यूनिंग (पूर्ण पैरामीटर/Lora) और डिप्लॉयमेंट के लिए एक ट्यूटोरियल।

ओपन-सोर्स चीनी बड़े भाषा मॉडलों का संग्रह, मुख्य रूप से छोटे आकार, निजी परिनियोजन योग्य और कम प्रशिक्षण लागत वाले मॉडलों पर केंद्रित, जिसमें बेस मॉडल, वर्टिकल डोमेन फ़ाइन-ट्यूनिंग और अनुप्रयोग, डेटासेट और ट्यूटोरियल शामिल हैं।

ChatGLM2-6B: एक ओपन द्विभाषी चैट LLM | 开源双语对话语言模型

ChatGPT API और कई LLM के लिए GUI। एजेंट, फ़ाइल-आधारित QA, GPT फ़ाइनट्यूनिंग और वेब खोज के साथ क्वेरी का समर्थन करता है। एक साफ-सुथरे UI के साथ।

ChatGPT चीनी गाइड, प्रॉम्प्ट गाइड, एप्लिकेशन डेवलपमेंट गाइड और चुनिंदा संसाधनों की सूची, जो आपकी उत्पादकता बढ़ाने में मदद करती है।

GLM-4 सीरीज: ओपन बहुभाषी मल्टीमॉडल चैट LMs | ओपन सोर्स बहुभाषी मल्टीमॉडल संवाद मॉडल

Firefly: लार्ज मॉडल ट्रेनिंग टूल, Qwen2.5, Qwen2, Yi1.5, Phi-3, Llama3, Gemma, MiniCPM, Yi, Deepseek, Orion, Xverse, Mixtral-8x7B, Zephyr, Mistral, Baichuan2, Llma2, Llama, Qwen, Baichuan, ChatGLM2, InternLM, Ziya2, Vicuna, Bloom आदि जैसे बड़े मॉडलों की ट्रेनिंग का समर्थन करता है

ChatGLM-6B & ChatGLM2-6B & ChatGLM3 & GLM4(V) का C++ कार्यान्वयन

ओपन लार्ज लैंग्वेज मॉडल के लिए OpenAI-शैली का API, ChatGPT की तरह LLM का उपयोग करें! LLaMA, LLaMA-2, BLOOM, Falcon, Baichuan, Qwen, Xverse, SqlCoder, CodeLLaMA, ChatGLM, ChatGLM2, ChatGLM3 आदि के लिए समर्थन। ओपन-सोर्स बड़े मॉडल के लिए एकीकृत बैकएंड इंटरफ़ेस

FinGLM: एक खुला, सार्वजनिक कल्याण, स्थायी वित्तीय बड़े मॉडल प्रोजेक्ट बनाने के लिए प्रतिबद्ध है, और "AI + वित्त" को बढ़ावा देने के लिए ओपन सोर्स और खुलेपन का उपयोग करता है।

रोबोट फ्रेमवर्क, जिसे Gemini, ChatGPT, ChatGLM, Xunfei Xinghuo, Tigerbot से जोड़ा जा सकता है; मुहावरे की श्रृंखला, मौसम पूर्वानुमान, समाचार सारांश, निर्धारित कार्य।

[GenAI एप्लिकेशन डेवलपमेंट फ्रेमवर्क] 🚀 GenAI एप्लिकेशन को जल्दी और आसानी से बनाएं 💬 संरचित डेटा और श्रृंखला-कॉल सिंटैक्स का उपयोग करके कोड में GenAI एजेंट के साथ बातचीत करना आसान है 🧩 जटिल GenAI कार्य तर्क को प्रबंधित करने के लिए इवेंट-संचालित प्रवाह *TriggerFlow* का उपयोग करें 🔀 एप्लिकेशन कोड को दोबारा लिखे बिना किसी भी मॉडल पर स्विच करें

chatglm 6b फ़ाइनट्यूनिंग और alpaca फ़ाइनट्यूनिंग।

PyTorch में transformers का एक शानदार कार्यान्वयन

मैन्युअल रूप से फाइन-ट्यून किया गया चीनी संवाद डेटासेट और ChatGLM के लिए फाइन-ट्यूनिंग कोड का एक टुकड़ा

[NeurIPS 2023] LLM-Pruner: लार्ज लैंग्वेज मॉडल की स्ट्रक्चरल प्रूनिंग पर। Llama-3/3.1, Llama-2, LLaMA, BLOOM, Vicuna, Baichuan, TinyLlama आदि का समर्थन करता है।

LLM द्वारा संचालित एक रिपॉजिटरी एजेंट जिसे डेवलपर्स और टीमों को दस्तावेज़ीकरण तैयार करने और रिपॉजिटरी को तेज़ी से समझने में सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

TextGen: टेक्स्ट जनरेशन मॉडल का कार्यान्वयन, जिसमें LLaMA, BLOOM, GPT2, BART, T5, SongNet आदि शामिल हैं।

एक वाक्य से कोई भी ग्राफ जनरेट करें।

Awesome-LLM-Eval: मुख्य रूप से LLM मूल्यांकन के लिए टूल, डेटासेट/बेंचमार्क, डेमो, लीडरबोर्ड, पेपर, डॉक्स और मॉडल की एक क्यूरेटेड सूची।

लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के लिए एक शक्तिशाली और लचीला फ्रंटएंड और AI गेटवे, जो 21+ मुख्यधारा के AI मॉडल प्रदाताओं का समर्थन करता है।