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LLaVA-Mini एक एकीकृत बड़ा मल्टीмодальный मॉडल (LMM) है जो छवियों, उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियों और वीडियो की समझ को कुशलता से समर्थन कर सकता है।

[ICML 2025] SepLLM: एक सेगमेंट को एक सेपरेटर में कंप्रेस करके Large Language Models को गति दें

डायनामिक टेक्स्ट क्लासिफिकेशन के लिए एक लचीला और एडेप्टिव क्लासिफिकेशन सिस्टम

लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के सफल प्रशिक्षण में मदद करने के लिए कार्यप्रणालियों का एक खुला संग्रह।

CVPR 2024: 3D एम्बॉडीड AI वातावरण का भाषा-निर्देशित जनरेशन।

Chatbot Arena अब मल्टी-मोडैलिटी के साथ! Multi-Modality Arena आपको इनपुट के रूप में इमेज प्रदान करते हुए विज़न-लैंग्वेज मॉडल की तुलना करने की सुविधा देता है। यह MiniGPT-4, LLaMA-Adapter V2, LLaVA, BLIP-2 और कई अन्य का समर्थन करता है।

टाइम सीरीज के लिए लार्ज लैंग्वेज और फाउंडेशन मॉडल्स।

LangChain का Java संस्करण, जो Big Data के लिए LLM को सशक्त बनाता है।

🤖 लिखने और सोचने के लिए एक प्रोटोटाइप असिस्टेंट।

"DoLa: Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models" शोध पत्र का आधिकारिक कार्यान्वयन

सुरक्षित और प्रभावी language models डिलीवर करें

Pax बड़े पैमाने के मॉडल को ट्रेन करने के लिए एक Jax-आधारित मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है। Pax उन्नत और पूरी तरह से कॉन्फ़िगर करने योग्य प्रयोग और समानांतरकरण की अनुमति देता है, और इसने उद्योग-अग्रणी मॉडल फ्लॉप उपयोग दर का प्रदर्शन किया है।

"Large Language Model-Based Agents for Software Engineering: A Survey" पेपर के लिए रिपॉजिटरी। अपडेट जारी है।

[EMNLP'25 findings] पदानुक्रमित ज्ञान का उपयोग करने वाला एक उपयोग में आसान Graph RAG सिस्टम।

LLM-आधारित मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्स्ड ट्रेनिंग और इन्फरेंस के लिए एक फ्रेमवर्क

🔥🔥🔥 LLMs-आधारित मल्टीमॉडल जनरेशन (इमेज, वीडियो, 3D और ऑडियो) पर शोध पत्रों की एक क्यूरेटेड सूची।

Meta Agents Research Environments एक व्यापक प्लेटफॉर्म है जिसे गतिशील और यथार्थवादी परिदृश्यों में AI एजेंटों का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। स्थिर बेंचमार्क के विपरीत, यह प्लेटफॉर्म ऐसे विकसित वातावरण पेश करता है जहाँ एजेंटों को नई जानकारी उपलब्ध होने पर अपनी रणनीतियों को अनुकूलित करना पड़ता है, जो वास्तविक दुनिया की चुनौतियों को दर्शाता है।

यूनिवर्सल LLM गेटवे: एक API, हर LLM के लिए। मल्टी-प्रोवाइडर ट्रांसलेशन और इंटेलिजेंट लोड-बैलेंसिंग के साथ OpenAI/Anthropic-संगत एंडपॉइंट्स।

अप्लाइड AI इंजीनियरिंग के लिए संसाधनों का एक क्यूरेटेड संग्रह (प्रगति पर है)।

कंपनी के आंतरिक दस्तावेजों पर RAG के लिए डेटासेट और बेंचमार्क।

यह LLM4IR के सर्वेक्षण के लिए रिपॉजिटरी है।

[ICML'24 स्पॉटलाइट] "TravelPlanner: भाषा एजेंटों के साथ वास्तविक दुनिया की योजना के लिए एक बेंचमार्क"

MiniMax M2.1, वास्तविक दुनिया के विकास और एजेंट्स के लिए एक SOTA मॉडल।

🏗️ ओपन-सोर्स LLMs को आसानी से फाइन-ट्यून, बिल्ड और डिप्लॉय करें!

लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के लिए ऑन-पॉलिसी डिस्टिलेशन पर शोध पत्रों और संसाधनों का एक क्यूरेटेड संग्रह।

मल्टीटास्क फाइनट्यूनिंग के माध्यम से क्रॉसलिंक्वाल जनरलाइजेशन

[NeurIPS'23] H2O: लार्ज लैंग्वेज मॉडल के कुशल जनरेटिव अनुमान के लिए हेवी-हिट्टर ओरकल

ICLR 2024 पेपर का आधिकारिक कार्यान्वयन: "Reasoning on Graphs: Faithful and Interpretable Large Language Model Reasoning"

[NeurIPS 2025 Spotlight] विजुअल जनरेशन और अंडरस्टैंडिंग के लिए एक एकीकृत टोकनाइज़र