chatglm

Ứng dụng RAG và Agent dựa trên Langchain và các mô hình ngôn ngữ như ChatGLM, Qwen, Llama, v.v.

Hướng dẫn sử dụng LLM mã nguồn mở, được thiết kế riêng cho môi trường Linux để tinh chỉnh nhanh (toàn tham số/LoRA) và triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) / mô hình đa phương thức lớn (MLLM) trong và ngoài nước.

Tổng hợp các mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở tiếng Trung, tập trung vào các mô hình quy mô nhỏ, có thể triển khai riêng tư, chi phí đào tạo thấp, bao gồm mô hình cơ sở, tinh chỉnh và ứng dụng theo lĩnh vực dọc, tập dữ liệu và hướng dẫn.

ChatGLM2-6B: Một LLM trò chuyện song ngữ mã nguồn mở

GUI cho ChatGPT API và nhiều LLM. Hỗ trợ agent, hỏi đáp dựa trên tệp, tinh chỉnh (finetuning) GPT và truy vấn với tìm kiếm web. Tất cả đều có giao diện người dùng gọn gàng.

Hướng dẫn sử dụng ChatGPT bằng tiếng Trung🔥, hướng dẫn huấn luyện ChatGPT, hướng dẫn câu lệnh, hướng dẫn phát triển ứng dụng, danh sách tài nguyên chọn lọc, sử dụng ChatGPT tốt hơn để nâng cao năng suất của bạn! 🚀

Dòng GLM-4: Mô hình ngôn ngữ trò chuyện đa ngôn ngữ, đa phương thức mã nguồn mở

Firefly: Công cụ huấn luyện LLM, hỗ trợ huấn luyện Qwen2.5, Qwen2, Yi1.5, Phi-3, Llama3, Gemma, MiniCPM, Yi, Deepseek, Orion, Xverse, Mixtral-8x7B, Zephyr, Mistral, Baichuan2, Llama2, Llama, Qwen, Baichuan, ChatGLM2, InternLM, Ziya2, Vicuna, Bloom và nhiều mô hình lớn khác

Triển khai bằng C++ cho ChatGLM-6B & ChatGLM2-6B & ChatGLM3 & GLM4(V)

API kiểu OpenAI cho các mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở, sử dụng LLM giống như ChatGPT! Hỗ trợ LLaMA, LLaMA-2, BLOOM, Falcon, Baichuan, Qwen, Xverse, SqlCoder, CodeLLaMA, ChatGLM, ChatGLM2, ChatGLM3, v.v.

FinGLM: Tận tâm xây dựng một dự án mô hình lớn tài chính mở, phi lợi nhuận và bền vững, thúc đẩy "AI + Tài chính" thông qua mã nguồn mở.

Khung robot hỗ trợ kết nối Gemini, ChatGPT, ChatGLM, Xunfei Spark, Tigerbot; hỗ trợ nối từ thành ngữ, dự báo thời tiết, tóm tắt tin tức và tác vụ theo lịch.

[Framework phát triển ứng dụng GenAI] 🚀 Xây dựng ứng dụng GenAI nhanh chóng và dễ dàng 💬 Dễ dàng tương tác với tác nhân GenAI trong mã bằng cách sử dụng dữ liệu có cấu trúc và cú pháp gọi chuỗi 🧩 Sử dụng luồng điều khiển sự kiện *TriggerFlow* để quản lý logic làm việc GenAI phức tạp 🔀 Chuyển đổi sang bất kỳ mô hình nào mà không cần viết lại mã ứng dụng.

Tinh chỉnh (finetuning) chatglm 6b và alpaca

Một bản cài đặt pytorch thanh lịch của transformers

Bộ dữ liệu hội thoại tiếng Trung được tinh chỉnh thủ công và mã tinh chỉnh cho chatglm

[NeurIPS 2023] LLM-Pruner: Về việc cắt tỉa cấu trúc của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn. Hỗ trợ Llama-3/3.1, Llama-2, LLaMA, BLOOM, Vicuna, Baichuan, TinyLlama, v.v.

Một tác nhân repository dựa trên LLM được thiết kế để hỗ trợ các nhà phát triển và nhóm tạo tài liệu và hiểu nhanh các repository.

TextGen: Triển khai các mô hình tạo văn bản, bao gồm LLaMA, BLOOM, GPT2, BART, T5, SongNet và nhiều mô hình khác.

Tạo bất kỳ đồ thị nào từ một câu duy nhất

Awesome-LLM-Eval: danh sách tuyển chọn các công cụ, tập dữ liệu/benchmark, bản demo, bảng xếp hạng, tài liệu và mô hình, chủ yếu dành cho việc đánh giá LLM.

Một cổng kết nối (gateway) AI và frontend mạnh mẽ, linh hoạt cho các mô hình ngôn ngữ lớn, hỗ trợ hơn 21 nhà cung cấp mô hình AI phổ biến.