large-language-models

[KDD'2026] "VideoRAG: 비디오와 대화하기"

"Mini-Gemini: Mining the Potential of Multi-modality Vision Language Models" 공식 저장소

MiniMax-M1, 세계 최초의 오픈 웨이트 대규모 하이브리드 어텐션 추론 모델.

LLaMA-Omni는 Llama-3.1-8B-Instruct 기반의 저지연 고품질 엔드투엔드 음성 상호작용 모델로, GPT-4o 수준의 음성 기능 구현을 목표로 합니다.

[EMNLP 2023 Demo] Video-LLaMA: 비디오 이해를 위한 인스트럭션 튜닝된 오디오-비주얼 언어 모델

LLM 에이전트에 관한 필독 논문.

LLM(예: OpenAI, LLaMA) 및 벡터 데이터베이스(예: Chroma, Weaviate, LanceDB)를 모두 지원하는 프롬프트 테스트 및 실험용 오픈소스 도구

데이터 이동 없는 AI 검색 및 RAG. 데이터를 안전하게 유지하면서 100개 이상의 앱에서 기업 지식에 대한 즉각적인 답변을 얻으세요. 몇 달이 아닌 몇 분 만에 배포하세요.

LLM 프롬프트를 실전 테스트하기 위한 오픈 소스 시각적 프로그래밍 환경입니다.

ChatGLM-6B, ChatGLM2-6B, ChatGLM3, GLM4(V)의 C++ 구현체

[ACL 2024] LLM을 위한 사용하기 쉬운 지식 편집 프레임워크입니다.

Typescript를 위한 사실상의 "공식" DSPy 프레임워크

대규모, 정보성, 다양성을 갖춘 멀티턴 챗 데이터 (및 모델)

QuantHarness 공식 저장소

"Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models" 공식 구현체

SOTA 저비트 LLM 양자화(INT8/FP8/MXFP8/INT4/MXFP4/NVFP4) 및 희소성(sparsity); PyTorch, TensorFlow, ONNX Runtime을 지원하는 선도적인 모델 압축 기술

[ICLR 2024] "Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models" 공식 구현체

LongLoRA 및 LongAlpaca 코드와 문서 (ICLR 2024 Oral)

[EMNLP-2024] 빠른 프로토타입 및 프로덕션을 위한 멀티모달 언어 에이전트 구축

Awesome-GraphRAG: 그래프 기반 검색 증강 생성(GraphRAG)에 관한 리소스(조사 보고서, 논문, 벤치마크, 오픈소스 프로젝트) 큐레이션 목록

최적의 코딩 및 에이전틱 워크플로우를 위해 구축된 모델, MiniMax-M2

Cradle 프레임워크는 General Computer Control(GCC)을 위한 첫 번째 시도입니다. 최소한의 요구사항을 가진 표준화된 일반 환경에서 강력한 추론 능력, 자기 개선, 스킬 큐레이션을 통해 에이전트가 모든 컴퓨터 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.

mPLUG-Owl: 강력한 멀티모달 대형 언어 모델 패밀리

추론 LLM 관련 Awesome 튜토리얼/서베이/가이드 모음

EAGLE-1 (ICML'24), EAGLE-2 (EMNLP'24), EAGLE-3 (NeurIPS'25) 공식 구현체.

Ollama 핸즈온, CPU로 거대 언어 모델 배포하기, 온라인 읽기 주소: https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/

쉽게 만드는 대규모 언어 모델(LLM), EasyLM은 JAX/Flax에서 LLM의 사전 학습, 파인튜닝, 평가 및 서빙을 위한 원스톱 솔루션입니다.

대형 언어 모델과 상호작용하기 위한 빠르고 키보드 중심적인 터미널 사용자 인터페이스. ChatGPT, Claude, Llama 3, Phi 3, Mistral, Gemma 등과 대화하세요.

LLM이 활용할 수 있도록 리포지토리나 디렉토리의 텍스트 기반 파일을 직렬화하는 빠른 Rust 기반 도구

앱을 위한 셀프 코딩 시스템 — 웹용 Alan AI SDK