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21の教訓、Generative AIでの構築を始めよう

PyTorchでChatGPTライクなLLMをゼロから段階的に実装。

🐙 プロンプトエンジニアリング、コンテキストエンジニアリング、RAG、AIエージェントのためのガイド、論文、レッスン、ノートブック、リソース。

公式gpt4freeリポジトリ | 様々な強力な言語モデルのコレクション | opus 4.6 gpt 5.3 kimi 2.5 deepseek v3.2 gemini 3

OpenAssistantは、タスクを理解し、サードパーティシステムと連携し、それを行うために情報を動的に取得できるチャットベースのアシスタント

StanfordのAlpacaモデルを訓練し、データを生成するためのコードとドキュメント。

📦 Repomix は、リポジトリ全体を単一の AI フレンドリーなファイルにパックする強力なツールです。コードベースを Large Language Models (LLMs) や Claude、ChatGPT、DeepSeek、Perplexity、Gemini、Gemma、Llama、Grok などの他の AI ツールにフィードする必要がある場合に最適です。

TypeScript 用の AI ツールキット。Next.js の作成者による AI SDK は、AI を搭載したアプリケーションやエージェントを構築するための無料のオープンソースライブラリです。

MLコンパイルを伴うユニバーサルLLMデプロイメントエンジン

高性能なインブラウザLLM推論エンジン

エージェント、アシスタント、エンタープライズ検索のためのプライベートAIプラットフォーム。内蔵エージェントビルダー、ディープリサーチ、ドキュメント分析、マルチモデルサポート、エージェント向けAPI接続機能を備える。

RWKV（読み方：RwaKuv）は、優れたLLM性能を持つRNNであり、GPTトランスフォーマーのように直接学習（並列化可能）することもできます。現在RWKV-7「Goose」を使用しています。これはRNNとトランスフォーマーの長所を組み合わせたもので、優れた性能、線形時間、定数空間（kv-cache不要）、高速学習、無限のctx_len、無料の文埋め込みを提供します。

CLIPのオープンソース実装。

言語モデルのFew-shot評価のためのフレームワーク。

「LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models」の実装である loralib のコード。

オープンソースモデルでボイスエージェントを構築

💡 セマンティック検索、LLMオーケストレーション、言語モデルワークフローのためのオールインワンAIフレームワーク。

PyTorchベースの音声ツールキット

💥 研究および本番環境向けに最適化された高速な最先端トークナイザー

大規模中国語自然言語処理コーパス (Large Scale Chinese Corpus for NLP)

ChatRWKVはChatGPTに似ていますが、RWKV（100% RNN）言語モデルを搭載しており、オープンソースです。

大規模基盤モデルのFinetuningとInferenceのための拡張可能なツールキット。すべての人にLarge Modelsを。

MegatronおよびDeepSpeedライブラリに基づいた、GPU上でのモデル並列自己回帰トランスフォーマーの実装

PyTorchにおけるオープンソースのニューラル機械翻訳および（大規模）言語モデル

最先端レベルのオープンビジュアル言語モデル | マルチモーダル事前学習モデル

データ中心型、自己進化型自律言語エージェントのためのオープンソースフレームワーク。

SWE-bench: 言語モデルは実世界のGithubのIssueを解決できるか？

Kodezi Chronosは、デバッグを最優先した言語モデルであり、SWE-bench Liteで最先端の結果（80.33%）と実世界での修正精度67%を達成。GPT-4の6倍以上の性能。Adaptive Graph-Guided RetrievalとPersistent Debug Memoryを搭載。2026年第1四半期にKodezi OS経由で利用可能。

Zep | サンプル、統合、その他

[COLM 2024] OpenAgents: 実環境における言語エージェントのためのオープンプラットフォーム