language-model

Super SDK cấp sản xuất hoàn toàn cục bộ duy nhất cung cấp giao diện đơn giản, thống nhất và mạnh mẽ để gọi hơn 200+ LLM.

Bài báo nghiên cứu về NLP.

Phi2-Chinese-0.2B Huấn luyện mô hình nhỏ Phi2 tiếng Trung từ đầu, hỗ trợ tích hợp langchain để tải cơ sở tri thức cục bộ cho RAG. Huấn luyện mô hình chat nhỏ Phi2 của riêng bạn từ đầu.

Bộ giải mã Connectionist Temporal Classification (CTC) với từ điển và mô hình ngôn ngữ.

CL-bench: Một tiêu chuẩn đánh giá cho học theo ngữ cảnh (Context Learning)

Công cụ tìm kiếm dựa trên mô hình ngôn ngữ, được xây dựng trên cơ sở dữ liệu vector và kho lưu trữ key/value đa năng.

Interactive Composition Explorer: trình gỡ lỗi cho các chương trình mô hình ngôn ngữ thành phần

Ví dụ triển khai đơn giản của mô hình VoiceRAG để hỗ trợ trải nghiệm AI tạo sinh bằng giọng nói tương tác, sử dụng RAG với Azure AI Search và mô hình gpt-4o-realtime-preview của Azure OpenAI.

Triển khai RLHF (Học tăng cường từ phản hồi của con người) của ChatGPT trên bất kỳ mô hình tạo nào trong thư viện transformer của Hugging Face (blommz-176B/bloom/gpt/bart/T5/MetaICL).

KoGPT2: Mô hình GPT-2 tiếng Hàn đã được huấn luyện trước.

Công cụ chia nhỏ câu lệnh (prompt) cho ChatGPT, hỗ trợ xử lý an toàn các đoạn văn bản lên đến 15.000 ký tự mỗi yêu cầu

DialogStudio: Hướng tới bộ sưu tập dữ liệu thống nhất phong phú và đa dạng nhất cùng các mô hình nhận thức chỉ dẫn cho AI đàm thoại

[ICLR 2024] DNABERT-2: Mô hình nền tảng hiệu quả và bộ chuẩn đánh giá cho bộ gen đa loài.

Thư viện Java đơn giản để tương tác với máy chủ Ollama.