large-language-models

LLaVA-Mini là mô hình đa phương thức lớn (LMM) hợp nhất, hỗ trợ hiểu hình ảnh, hình ảnh độ phân giải cao và video một cách hiệu quả.

[ICML 2025] "SepLLM: Tăng tốc các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách nén một phân đoạn thành một dấu phân cách"

Một hệ thống phân loại linh hoạt, thích ứng cho phân loại văn bản động.

Bộ sưu tập mở các phương pháp luận hỗ trợ huấn luyện thành công các mô hình ngôn ngữ lớn.

CVPR 2024: Tạo môi trường AI hiện thân 3D có hướng dẫn bằng ngôn ngữ.

Chatbot Arena kết hợp đa phương thức! Multi-Modality Arena cho phép bạn so sánh các mô hình ngôn ngữ thị giác cạnh nhau với đầu vào là hình ảnh. Hỗ trợ MiniGPT-4, LLaMA-Adapter V2, LLaVA, BLIP-2 và nhiều mô hình khác!

Các mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình nền tảng cho chuỗi thời gian.

Phiên bản Java của LangChain, hỗ trợ LLM cho dữ liệu lớn.

Trợ lý nguyên mẫu để viết và tư duy

Triển khai chính thức cho bài báo "DoLa: Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models"

Cung cấp các mô hình ngôn ngữ an toàn và hiệu quả.

Pax là framework học máy dựa trên Jax để huấn luyện các mô hình quy mô lớn. Pax cho phép thử nghiệm và song song hóa hoàn toàn, đồng thời đạt tỷ lệ sử dụng flop mô hình hàng đầu trong ngành.

Kho lưu trữ cho bài báo "Large Language Model-Based Agents for Software Engineering: A Survey". Đang cập nhật liên tục.

[EMNLP'25 findings] Hệ thống Graph RAG dễ sử dụng sử dụng tri thức phân cấp.

Khung làm việc cho huấn luyện và suy luận tăng cường đa tác nhân dựa trên LLM.

Danh sách các bài báo được tuyển chọn về tạo nội dung đa phương thức dựa trên LLM (hình ảnh, video, 3D và âm thanh)

Meta Agents Research Environments là một nền tảng toàn diện được thiết kế để đánh giá các tác nhân AI trong các tình huống thực tế và năng động. Không giống như các tiêu chuẩn tĩnh, nền tảng này giới thiệu các môi trường phát triển nơi các tác nhân phải điều chỉnh chiến lược khi có thông tin mới, phản ánh các thách thức trong thế giới thực.

Universal LLM Gateway: Một API cho mọi LLM. Các endpoint tương thích với OpenAI/Anthropic với khả năng chuyển đổi đa nhà cung cấp và cân bằng tải thông minh.

Bộ sưu tập tài nguyên được chọn lọc cho kỹ thuật AI ứng dụng (đang cập nhật).

Tập dữ liệu và điểm chuẩn cho RAG trên các tài liệu nội bộ của công ty.

Đây là kho lưu trữ cho khảo sát LLM4IR.

[ICML'24 Spotlight] "TravelPlanner: Điểm chuẩn cho việc lập kế hoạch trong thế giới thực với các tác nhân ngôn ngữ"

MiniMax M2.1, một mô hình SOTA dành cho phát triển thực tế và các tác nhân AI.

🏗️ Tinh chỉnh, xây dựng và triển khai các LLM mã nguồn mở một cách dễ dàng!

Bộ sưu tập các bài báo và tài nguyên được tuyển chọn về On-Policy Distillation cho các mô hình ngôn ngữ lớn.

Tổng quát hóa đa ngôn ngữ thông qua tinh chỉnh đa tác vụ (Multitask Finetuning).

[NeurIPS'23] H2O: Heavy-Hitter Oracle cho suy luận tạo sinh hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ lớn.

Triển khai chính thức cho bài báo ICLR 2024: "Reasoning on Graphs: Faithful and Interpretable Large Language Model Reasoning".

[NeurIPS 2025 Spotlight] Bộ mã hóa token thống nhất cho việc tạo và hiểu hình ảnh