language-model

『大语言模型』著者：赵鑫、李军毅、周昆、唐天一、文继荣

LLMおよびMLLMによるAI機能を有効にするための一般技術

中文言語理解評価ベンチマーク (Chinese Language Understanding Evaluation Benchmark): データセット、ベースライン、事前学習モデル、コーパス、リーダーボード

制約駆動型かつ効率的なLLMプログラミングのための言語。

大規模マルチモーダルモデルのトレーニングのためのオープンソースフレームワーク

マルチエージェントプログラミングによるLLMの活用

これはPhi Modelsの入門書です。PhiはMicrosoftによって開発されたオープンソースのAIモデルファミリーです。Phiモデルは、利用可能な中で最も高性能かつコスト効率の高いSmall Language Models (SLMs) であり、様々な言語、推論、コーディング、数学のベンチマークにおいて、同サイズおよび次のサイズアップのモデルを凌駕します。

より優れたUIを備えたChatGPTインターフェース。

データのためのドクター

スクラッチからモダンなLLMを構築。全行にコメント付き。初心者にもわかりやすく解説。

[NeurIPS 2024] OSWorld: 実コンピュータ環境におけるオープンエンドなタスクのためのマルチモーダルエージェントのベンチマーク

Chinese-LLaMA 1&2、Chinese-Falcon ベースモデル、ChatFlow 中国語対話モデル、中国語 OpenLLaMA モデル、NLP 事前学習・指示微調整データセット

InternLM-XComposer2.5-OmniLive：長期的なストリーミング映像と音声のインタラクションを実現する包括的なマルチモーダルシステム。

Lingvo

[ICLR 2024] 「Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models」の公式実装

独自の LLM の構築、パーソナライズ、制御。データの前処理からファインチューニングまで、xTuring はオープンソース LLM をパーソナライズする簡単な方法を提供します。Discord コミュニティに参加してください: https://discord.gg/TgHXuSJEk6

LLMとKGの統合に関する素晴らしい論文集

大規模言語モデル（LLM）を簡単に。EasyLM は、JAX/Flax で LLM の事前学習、ファインチューニング、評価、サービングを行うためのワンストップソリューションです。

Llama3-8BをベースにしたGPT4Vレベルのオープンソースマルチモーダルモデル

Liquid AI Foundational Models (LFM) と LEAP SDK を使用して構築されたサンプル、エンドツーエンドのチュートリアル、およびアプリ

LLMを使用してコードベースのドキュメントを自動生成するための実験的ツールキット。

Google Colab や一般のデスクトップで Mixtral-8x7B モデルを実行する

誰でも学べるPyTorchチュートリアルのC++実装

効率的かつ並列的なコンテンツ処理を可能にする、軽量な Python ライブラリの GenAI Processors。

AICI: プロンプトとしての（Wasm）プログラム

大規模モデルの安全性、セキュリティ、プライバシーに関するリーディングリスト（Awesome LLM Security や Safety などを含む）

効率的な Large Language Models に関する厳選されたリスト

[ACL 2023] One Embedder, Any Task: 指示でファインチューニングされたテキスト埋め込みモデル

[NeurIPS 2023] MotionGPT: LLMを用いた、人間モーションを外国語に見立てた統合型モーション・言語生成モデル

Perplexity.ai の非公式 API ラッパーと、Web インターフェース付きアカウントジェネレーター