language-model

Buku "Large Language Models" oleh Zhao Xin, Li Junyi, Zhou Kun, Tang Tianyi, dan Wen Jirong.

Teknologi umum untuk mengaktifkan kemampuan AI dengan LLM dan MLLM

Benchmark Evaluasi Pemahaman Bahasa Mandarin: dataset, baseline, model pra-latih, korpus, dan papan peringkat

Bahasa untuk pemrograman LLM yang efisien dan dipandu oleh batasan.

Kerangka kerja sumber terbuka untuk melatih model multimodal besar.

Manfaatkan LLM dengan Pemrograman Multi-Agen

Ini adalah buku Panduan Keluarga Phi SLM untuk memulai dengan Model Phi. Phi adalah keluarga model AI sumber terbuka yang dikembangkan oleh Microsoft. Model Phi adalah small language model (SLM) yang paling mumpuni dan hemat biaya, mengungguli model dengan ukuran yang sama dan satu tingkat di atasnya di berbagai tolok ukur bahasa, penalaran, pengkodean, dan matematika.

Antarmuka ChatGPT dengan UI yang lebih baik.

Dokter untuk data Anda

Membangun LLM modern dari nol. Setiap baris diberi komentar. Dijelaskan seolah-olah kita berusia lima tahun.

[NeurIPS 2024] OSWorld: Benchmarking agen multimodal untuk tugas terbuka di lingkungan komputer nyata.

Model dasar Chinese-LLaMA 1&2 dan Chinese-Falcon; model percakapan ChatFlow; model OpenLLaMA bahasa Mandarin; dataset pra-pelatihan/fine-tuning instruksi NLP

InternLM-XComposer2.5-OmniLive: Sistem multimodal komprehensif untuk interaksi video dan audio streaming jangka panjang

Lingvo

[ICLR 2024] Implementasi resmi dari " 🦙 Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models"

Bangun, personalisasi, dan kendalikan LLM Anda sendiri. Dari pra-pemrosesan data hingga fine-tuning, xTuring menyediakan cara mudah untuk mempersonalisasi LLM sumber terbuka. Bergabunglah dengan komunitas discord kami: https://discord.gg/TgHXuSJEk6

Kumpulan makalah luar biasa tentang penyatuan LLM dan KG

Large Language Models (LLM) menjadi mudah, EasyLM adalah solusi terpadu untuk prapelatihan, fine-tuning, evaluasi, dan penyajian LLM di JAX/Flax.

Model multimodal sumber terbuka setingkat GPT4V berbasis Llama3-8B.

Contoh, tutorial end-to-end, dan aplikasi yang dibangun menggunakan Liquid AI Foundational Models (LFM) dan LEAP SDK

Toolkit eksperimental untuk pembuatan otomatis dokumentasi basis kode menggunakan LLM.

Jalankan model Mixtral-8x7B di Colab atau desktop konsumen

Implementasi C++ dari Tutorial PyTorch untuk Semua Orang

GenAI Processors adalah pustaka Python ringan yang memungkinkan pemrosesan konten paralel yang efisien.

AICI: Prompt sebagai program (Wasm)

Daftar bacaan untuk keamanan, keselamatan, dan privasi model besar (termasuk Awesome LLM Security, Safety, dll.).

Daftar kurasi untuk Large Language Models yang efisien.

[ACL 2023] Satu Embedder, Tugas Apa Saja: Sematan Teks yang Disetel Berdasarkan Instruksi

[NeurIPS 2023] MotionGPT: Gerakan Manusia sebagai Bahasa Asing, model generatif gerakan-bahasa terpadu menggunakan LLM

Wrapper API tidak resmi untuk Perplexity.ai dan pembuat akun dengan antarmuka web.