الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

يتم تحديث أفضل موارد نموذج اللغة الكبيرة في العالم باستمرار

تحقق من مزيد من المعلومات

[اقرأ عبر الإنترنت]

محتويات

  • بيانات
  • الكون المثالى
  • الاستدلال
  • تقييم
  • تجربة الاستخدام
  • خرقة قاعدة المعرفة
  • الوكلاء
  • يبحث
  • كتب
  • دورة
  • درس تعليمي
  • ورق
  • نصائح

بيانات

ملحوظة

هنا تم تسمية数据، ولكن لا توجد مجموعة بيانات محددة من المقدمة هنا ، ولكن يتم توفير طريقة لمعالجة الحصول على البيانات على نطاق واسع

نعتقد دائمًا أنه من الأفضل تعليم الناس كيفية الصيد بدلاً من تعليم الناس كيفية الصيد

  1. Aotolabel: تسمية وتنظيف وإثراء مجموعات بيانات مع LLMS.
  2. Labelllm: منصة شرح البيانات المفتوحة المصدر.
  3. Data-juicer: نظام معالجة بيانات واحد لجعل البيانات عالية الجودة ، العصير ، وأكثر هضمًا لـ LLMS!
  4. Omniparser: محلل دفق Golang ETL الأصلي ومكتبة تحويل لـ CSV ، JSON ، XML ، EDI ، النص ، إلخ.
  5. Mineru: Mineru عبارة عن أداة استخراج بيانات ذات جودة عالية ، مفتوحة المصدر وعالي الجودة ، تدعم استخراج PDF/Web/الكتاب الإلكتروني.
  6. PDF-extract-kit: مجموعة أدوات شاملة لاستخراج محتوى PDF عالي الجودة.
  7. Parsera: مكتبة خفيفة الوزن لتجنب مواقع الويب مع LLMs.
  8. Sparrow: Sparrow هو حل مبتكر مفتوح المصدر لاستخراج البيانات الفعال والمعالجة من مختلف المستندات والصور.
  9. DoCling: تحويل PDF إلى JSON أو Markdown بسهولة وسرعة.
  10. GOT-ORC2.0: نموذج OCR.
  11. LLM Decontaminator: إعادة التفكير في القياس والتلوث لنماذج اللغة مع عينات إعادة صياغة.
  12. DataTrove: Datatrove هي مكتبة لمعالجة بيانات النص وتصفية وتصفية البيانات على نطاق واسع للغاية.
  13. LLM-SWARR: إنشاء مجموعات بيانات اصطناعية كبيرة مثل COSMOPEDIA.
  14. Distilabel: Distilabel هو إطار للبيانات الاصطناعية وتعليقات الذكاء الاصطناعي للمهندسين الذين يحتاجون إلى خطوط أنابيب سريعة وموثوقة وقابلة للتطوير استنادًا إلى أوراق البحث التي تم التحقق منها.
  15. Common-Crawl-Pipeline-Creator: خالق خط أنابيب الزحف الشائع.
  16. معرض: اكتشف واستخراج الجداول للتخفيض و CSV.
  17. Zerox: Zero Shot PDF OCR مع GPT-4O-MINI.
  18. DoClayout-Yolo: تعزيز تحليل تخطيط المستندات من خلال البيانات الاصطناعية المتنوعة والإدراك التكيفي من العالمي إلى المحلي.
  19. Tensorzero: اجعل LLMs تتحسن من خلال التجربة.
  20. ProperWright: إنشاء بيانات اصطناعية كبيرة باستخدام LLM محلي.
  21. PDF-extract-API: المستند (PDF) استخراج API و API باستخدام النماذج المدعومة من Of The Art Modern OCRS + Ollama.
  22. PDF2HTMLEX: تحويل PDF إلى HTML دون فقدان النص أو التنسيق.
  23. مستخلص: استخراج البيانات السريعة والفعالة.
↥ العودة إلى الأعلى

الكون المثالى

  1. Llama-Factory: توحيد صقل فعال من 100+ LLMs.
  2. Unloth: 2-5x أسرع 80 ٪ أقل الذاكرة LLM Finenetning.
  3. TRL: تعلم التعزيز المحول.
  4. Firefly: Firefly: أداة تدريب كبيرة النماذج تدعم تدريب العشرات من النماذج الكبيرة
  5. XTUNER: مجموعة أدوات فعالة ومرنة وكاملة الميزة لضبط النماذج الكبيرة.
  6. Torchtune: مكتبة Pytorch الأصلية لضرب LLM.
  7. Swift: استخدم PEFT أو المعلمة الكاملة إلى Finetune 200+ LLMS أو 15+ MLLMs.
  8. Autotrain: طريقة جديدة لتدريب وتقييم ونشر نماذج التعلم الآلي الحديثة تلقائيًا.
  9. OpenRLHF: إطار RLHF سهل الاستخدام وقابل للتطوير وعالي الأداء (دعم 70B+ Tuning & Lora & Mixtral & KTO).
  10. Ludwig: إطار عمل منخفض الرمز لبناء LLMs مخصصة والشبكات العصبية ونماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى.
  11. Mistral-Finetune: قاعدة كود خفيفة الوزن تتيح التغلب على نماذج Mistral المفعمة بالذاكرة والفعال.
  12. Aikit: ضبط جيد ، بناء ، ونشر LLMs مفتوحة المصدر بسهولة!
  13. H2O-llmstudio: H2O LLM Studio-إطار عمل و GUI بدون رمز لضبط LLMs.
  14. LITGPT: يستخدم PretRain ، Finetune ، 20+ LLMs على بياناتك الخاصة.
  15. LLMBOX: مكتبة شاملة لتنفيذ LLMS ، بما في ذلك خط أنابيب تدريب موحد وتقييم نماذج شامل.
  16. Paddlenlp: مكتبة سهلة الاستخدام وقوية NLP و LLM.
  17. Workbench-llamaFactory: هذا مشروع مثال على Nvidia AI Workbench يوضح سير عمل تطوير النموذج الشامل باستخدام LlamaFactory.
  18. OpenRLHF: إطار RLHF سهل الاستخدام وقابل للتطوير وعالي الأداء (70B+ PPO ، ضبط DPO & Lora & Mixtral).
  19. Tinyllava Factory: إطار للنماذج المتعددة الوسائط الكبيرة على نطاق صغير.
  20. LLM-Foundry: رمز التدريب LLM لنماذج مؤسسة Databricks.
  21. LMMS-Finetune: قاعدة كود موحدة للمواد الطويلة (الكاملة ، Lora) متعددة الوسائط ، تدعم LLAVA-1.5 ، QWEN-VL ، LLAVA-Interleave ، LLAVA-NEXT-VIDEO ، PHI3-V إلخ.
  22. Simplifine: يتيح لك Simplifine استدعاء LLM Finenetuning مع سطر واحد فقط من التعليمات البرمجية باستخدام أي مجموعة بيانات أو نموذج وجه معانقة.
  23. Transformer Lab: تطبيق مفتوح المصدر لـ Advanced LLM Engineering: التفاعل ، والقطار ، والضبط ، وتقييم نماذج لغة كبيرة على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
  24. Liger-Kernel: kernels triton فعالة للتدريب LLM.
  25. Chatlearn: إطار تدريب مرن وفعال لمحاذاة واسعة النطاق.
  26. نانوترون: تدريبات كبيرة على أساس اللغة ثلاثية الأبعاد.
  27. توليف الوكيل: توليف نماذج لغة بالوكالة.
  28. محاذاة LLM الفعالة: مجموعة أدوات محاذاة فعالة LLM.
  29. Autotrain-advanced
  30. Meta Lingua: قاعدة كود هزيلة وفعالة وسهلة الاستخدام للبحث عن LLMS.
  31. Vision-LLM Alignemnt: يحتوي هذا المستودع على رمز SFT و RLHF و DPO ، المصمم لـ LLMs القائمة على الرؤية ، بما في ذلك نماذج LLAVA ونماذج LAMA-3.2-Vision.
  32. Finetune-QWEN2-VL: بداية سريعة لضبط أو متابعة نموذج QWEN2-VL قبل التدريب.
↥ العودة إلى الأعلى

الاستدلال

  1. Ollama: استيقظ مع Llama 3 و Mistral و Gemma ونماذج اللغة الكبيرة الأخرى.
  2. Open Webui: Webui سهلة الاستخدام لـ LLMS (Ollama Webui سابقًا).
  3. توليد النص Webui: يدعم Gradio Web UI لنماذج اللغة الكبيرة.
  4. Xinference: مكتبة قوية ومتعددة الاستخدامات مصممة لخدمة اللغة والتعرف على الكلام والنماذج متعددة الوسائط.
  5. Langchain: بناء تطبيقات التفكير المنطقي في السياق.
  6. Llamaindex: إطار بيانات لتطبيقات LLM الخاصة بك.
  7. الفص الدردشة: يدعم إطار دردشة Modern-Design-Design Modern Design.
  8. Tensorrt-LLM: يوفر Tensorrt-LLM للمستخدمين واجهة برمجة تطبيقات Python سهلة الاستخدام لتحديد نماذج اللغة الكبيرة (LLMS) وبناء محركات Tensorrt التي تحتوي على تحسين أحدث ما في حالة التحسينات لأداء الاستدلال بكفاءة على NVIDIA GPUs.
  9. VLLM: استدلال عالي الإنتاجية وفعال الذاكرة ومحرك التقديم لـ LLMS.
  10. Llamachat: الدردشة مع طرز Llama المفضلة لديك في تطبيق MacOS الأصلي.
  11. NVIDIA Chatrtx: Chatrtx هو تطبيق تجريبي يتيح لك تخصيص نموذج لغة GPT الكبير (LLM) متصل بالمحتوى الخاص بك - docs أو الملاحظات أو البيانات الأخرى.
  12. LM Studio: اكتشف ، تنزيل ، وتشغيل LLMS المحلية.
  13. الدردشة مع MLX: الدردشة مع بياناتك أصلاً على Silicon Apple باستخدام MLX Framework.
  14. LLM تسعير: ابحث بسرعة عن طرز اللغة الكبيرة (LLM) لميزانيتك!
  15. فتح المترجم المترجم: واجهة لغة طبيعية لأجهزة الكمبيوتر.
  16. Chat-Aollama: chatbot مفتوح المصدر يعتمد على LLMS.
  17. Chat-UI: قاعدة الشفرة المفتوحة المصدر التي تعمل على تشغيل تطبيق HuggingChat.
  18. MEMGPT: إنشاء وكلاء LLM مع ذاكرة طويلة الأجل وأدوات مخصصة.
  19. KoboldCPP: طريقة بسيطة واحدة لتشغيل موديلات GGML و GGUF المختلفة مع واجهة المستخدم Koboldai.
  20. LLMFARM: LLAMA ونماذج لغة كبيرة أخرى على iOS و MACOS دون اتصال باستخدام مكتبة GGML.
  21. Enchanted: Enchanted هو تطبيق iOS و MACOS للدردشة مع نماذج اللغة الخاصة المستضافة ذاتيا مثل LLAMA2 أو MISTRAL أو VECUNA باستخدام Ollama.
  22. التدفق: سحب وإسقاط واجهة المستخدم لبناء تدفق LLM المخصص الخاص بك.
  23. يناير: هو بديل مفتوح المصدر لـ ChatGPT الذي يعمل على اتصال بنسبة 100 ٪ على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
  24. LMDeploy: LMDeploy هي مجموعة أدوات لضغط ونشر وخدمة LLMS.
  25. روتين: إطار لخدمة وتقييم أجهزة توجيه LLM - حفظ تكاليف LLM دون المساس بالجودة!
  26. Minference: على وشك تسريع استدلال LLMS على السياق الطويل ، والتفاوة المناسبة والديناميكية احسب الانتباه ، مما يقلل من زمن الاستدلال بمقدار ما يصل إلى 10x للملء المسبق على A100 مع الحفاظ على الدقة.
  27. MEM0: طبقة الذاكرة لوكالة الذكاء الاصطناعى المخصصة.
  28. SGLANG: SGLANG هو إطار عمل سريع آخر لنماذج اللغة الكبيرة ونماذج لغة الرؤية.
  29. Airllm: تعمل Airllm على تحسين استخدام ذاكرة الاستدلال ، مما يتيح 70B نماذج لغة كبيرة لتشغيل بطاقة GPU 4GB واحدة دون القياس الكمي والتقطير والتشذيب.
  30. LLMHUB: LLMHUB هو منصة إدارة خفيفة الوزن مصممة لتبسيط التشغيل والتفاعل مع نماذج اللغة المختلفة (LLMS).
  31. Yuanchat
  32. Litellm: اتصل بجميع واجهات برمجة التطبيقات LLM باستخدام تنسيق Openai [bedrock ، Huggingface ، Vertexai ، Togetherai ، Azure ، Openai ، Groq وما إلى ذلك]
  33. GuidellM: GuidellM هي أداة قوية لتقييم وتحسين نشر نماذج اللغة الكبيرة (LLMS).
  34. محركات LLM: محرك استدلال موحد لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بما في ذلك نماذج مفتوحة المصدر (VLLM ، SGLANG ، معا) النماذج التجارية (Openai ، Mistral ، Claude).
  35. OARC: OLLAMA_AGENT_ROLL_CAGE (OARC) هو وكيل بيثون محلي يزويد OLLAMA LLM مع نماذج الكلام Coqui-TTS ، و Keras Classes ، LLAVA Vision ، التعرف على الهمس ، وأكثر لإنشاء وكيل Chatbot موحد للتشغيل الآلي المحلي.
  36. G1: استخدام Llama-3.1 70b على Groq لإنشاء سلاسل التفكير الشبيهة O1.
  37. MemoryScope: توفر MemoryScope LLM chatbots إمكانيات ذاكرة قوية ومرنة طويلة الأجل ، مما يوفر إطارًا لبناء مثل هذه القدرات.
  38. OpenLLM: قم بتشغيل أي LLMs مفتوحة المصدر ، مثل Llama 3.1 ، Gemma ، مثل نقطة نهاية API المتوافقة مع Openai في السحابة.
  39. Infinity: قاعدة بيانات AI-NATITION التي تم تصميمها لتطبيقات LLM ، مما يوفر بحثًا هجينًا سريعًا بشكل لا يصدق للتضمين الكثيف ، والتضمين المتفرقة ، والتوتر والنص الكامل.
  40. Optillm: وكيل الاستدلال المحسّن المتوافق مع API Openai والذي ينفذ العديد من التقنيات الحديثة التي يمكن أن تحسن دقة وأداء LLMs.
  41. Llama Box: تطبيق خادم الاستدلال LLM استنادًا إلى llama.cpp.
↥ العودة إلى الأعلى

تقييم

  1. LM-Evaluation-Harness: إطار لتقييم نماذج اللغة قليلة.
  2. OpenCompass: OpenCompass هي منصة تقييم LLM ، تدعم مجموعة واسعة من النماذج (LLAMA3 ، MISTRAL ، Internlm2 ، GPT-4 ، LLAMA2 ، QWEN ، GLM ، CLAUDE ، إلخ) أكثر من 100+ بيانات.
  3. LLM-Comparator: مقارن LLM هو أداة تصور تفاعلية للبيانات لتقييم وتحليل استجابات LLM جنبًا إلى جنب ، تم تطويرها.
  4. evalscope
  5. نسج: مجموعة أدوات خفيفة الوزن لتتبع وتقييم تطبيقات LLM.
  6. Mixeval: اشتقاق حكمة الحشد من مخاليط LLM القياسية.
  7. دليل التقييم: إذا كنت قد تساءلت يومًا عن كيفية التأكد من أداء LLM بشكل جيد في مهمتك المحددة ، فإن هذا الدليل يناسبك!
  8. Ollama Benchmark: LLM Lenchmark للإنتاجية عبر Ollama (LLMS المحلية).
  9. Vlmevalkit: مجموعة أدوات تقييم مفتوحة المصدر لنماذج كبيرة باللغة الرؤية (LVLMS) ، ودعم ~ 100 VLMs ، 40+ معايير.

LLM API 服务平台:

  1. جروك
  2. التدفق القائم على السيليكون
  3. محرك بركاني
  4. ون شين تشيانفان
  5. DashScope
↥ العودة إلى الأعلى

تجربة الاستخدام

  1. LMSYS chatbot Arena: LLMs المعايير في البرية
  2. Compassarena Sinan Mockup Arena
  3. لانجيا بانج
  4. المساحات المعانقة
  5. مساحات Wisemodel
  6. بو
  7. القائمة البرية النموذجية لشركة Brother Lin
  8. OpenRouter
  9. أنشات
↥ العودة إلى الأعلى

خرقة قاعدة المعرفة

  1. أي شيء: تطبيق All-in-One AI لأي LLM مع قدرات RAT و AI كاملة.
  2. MAXKB: نظام أسئلة ونظام الإجابة قاعدة المعرفة على أساس نموذج لغة LLM الكبير. خارج الصندوق ، دعم التضمين السريع في أنظمة أعمال الطرف الثالث
  3. RAGFLOW: محرك خرقة مفتوحة المصدر (جيل مقنّع استرجاع) استنادًا إلى فهم وثيقة عميقة.
  4. VILE: منصة تطوير تطبيق LLM مفتوحة المصدر.
  5. FastGPT: يوفر منصة قائمة على المعرفة المبنية على LLM ، إمكانيات معالجة البيانات خارج الصندوق وقدرات استدعاء النماذج ، لتنسيق سير العمل من خلال تصور التدفق.
  6. Langchain-Chatchat: سؤال وجواب معارف محلي استنادًا إلى نماذج لغة كبيرة مختلفة مثل Langchain و ChatGlm
  7. Qanything: سؤال وجواب بناءً على أي شيء.
  8. Quivr: مساعد الإنتاجية الشخصية (خرقة) ⚡؟
  9. RAG-GPT: RAG-GPT ، الاستفادة من تقنية LLM و RAG ، تتعلم من قواعد المعرفة المعتمدة على المستخدم لتوفير إجابات ذات صلة بالسياق لمجموعة واسعة من الاستعلامات ، وضمان استرجاع المعلومات السريعة والدقيقة.
  10. Verba: استرجاع الجيل المعزز (RAG) chatbot مدعوم من Weaviate.
  11. FlashRag: مجموعة أدوات Python للبحث في خرقة فعالة.
  12. Graphrag: نظام توليد (RAG) المعتمد على الرسم البياني (RAG).
  13. Lightrag: Lightrag تساعد المطورين مع كل من البناء وتحسين خطوط أنابيب المسترد.
  14. Graphrag-Allama-Ui: Graphrag باستخدام Ollama مع Gradio UI وميزات إضافية.
  15. Nano-Graphrag: تطبيق Graphrag بسيط وسهل المضيق.
  16. تقنيات RAG: يعرض هذا المستودع العديد من التقنيات المتقدمة لأنظمة التوليد (RAG).
  17. RAGAS: إطار التقييم لخطوط أنابيب الجيل المعزز للاسترجاع (RAG).
  18. Kotaemon: واجهة مستخدم مفتوحة ومخصصة للدردشة مع مستنداتك.
  19. RAGAPP: أسهل طريقة لاستخدام RAT Agentic في أي مؤسسة.
  20. Turborag: تسريع جيل من أجل الاسترجاع مع ذاكرة التخزين المؤقت KV محسوبة للنص المكثف.
  21. Lightrag: جيل بسيط وسريع الاسترجاع.
  22. عشرة: إطار عمل AI-A-Agent من الجيل التالي ، أول إطار عمل لوكالة الذكاء الاصطناعى في الوقت الفعلي في العالم.
  23. Autorag: أداة Rag Automl للعثور تلقائيًا على خط أنابيب خرقة ضوئية لبياناتك.
  24. KAG: KAG هو إطار توليد محسّن للمعرفة يعتمد على محرك OPENSPG ، والذي يستخدم لبناء خدمات المعرفة الصارمة لاتخاذ القرارات واسترجاع المعلومات.
  25. Fast-Graphrag: خرقة تتكيف بذكاء مع حالة الاستخدام والبيانات والاستعلامات.
  26. صغيرة الحجم
  27. DB-GPT GraphRag: يدمج DB-GPT Graphrag الرسوم البيانية المعرفة القائمة على ثلاثية ورسومات بنية المستندات مع الاستفادة من آليات استرجاع المجتمع والوثيقة لتعزيز قدرات الخراب ، وتحقيق أداء مماثل مع دخول 50 ٪ من الرموز.
  28. Chonkie: مكتبة قطع القشرة التي لا معنى لها والتي تكون خفيفة الوزن ، وضيق البرق ، وعلى استعداد لتشونك نصوصك.
↥ العودة إلى الأعلى

الوكلاء

  1. Autogen: Autogen هو إطار يتيح تطوير تطبيقات LLM باستخدام عوامل متعددة يمكنها التحدث مع بعضها البعض لحل المهام
  2. Crewai: إطار عمل لتنظيم الأدوار ، وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقل.
  3. كوز
  4. AgentGPT: تجميع وتكوين ونشر عوامل الذكاء الاصطناعى المستقلة في متصفحك.
  5. Xagent: عامل LLM مستقل لحل المهام المعقدة.
  6. MobiLeAgent: أسرة مساعد تشغيل الأجهزة المحمولة القوية.
  7. Lagent: إطار خفيف الوزن لبناء الوكلاء القائم على LLM.
  8. QWEN-AGENT: إطار عمل الوكيل والتطبيقات المبنية على QWEN2 ، والتي تتميز بالاتصال بالوظيفة ، وترجم المترجم ، والخرقة ، وتمديد الكروم.
  9. Linkai: منصة بناء ذكية من الذكاء الاصطناعي
  10. Baidu appbuilder
  11. AgentUniverse: AgentUniverse هو إطار LLM متعدد الوكلاء يسمح للمطورين ببناء تطبيقات متعددة الوكلاء بسهولة.
  12. Lazyllm: أداة تطوير لبناء تطبيقات واسعة النطاق متعددة الوكلاء مع رمز منخفض
  13. agentscope: ابدأ في بناء تطبيقات متعددة الوكلاء ذات التزايد ذات التزايد بطريقة أسهل.
  14. وزارة الزراعة: مزيج من العوامل (MOA) هو نهج جديد يعزز نقاط القوة الجماعية لـ LLMs المتعددة لتعزيز الأداء ، وتحقيق النتائج الحديثة.
  15. بوقت: إطار تطوير تطبيق وكيل الذكاء الاصطناعى.
  16. Omagent: إطار عمل متعدد الوسائط لحل المهام المعقدة.
  17. القبيلة: لا توجد أداة رمز لبناء وتنسيق فرق متعددة الوكلاء بسرعة.
  18. الإبل: First LLM Multi-Agent Framework ومجتمع مفتوح المصدر مخصص لإيجاد قانون التحجيم للوكلاء.
  19. Praisonai: يجمع تطبيق Praisonai بين الأوتوجين والكرواي أو أطراف مماثلة في حل منخفض الرمز لبناء وإدارة أنظمة LLM متعددة الوكلاء ، مع التركيز على البساطة والتخصيص والتعاون الفعال في الوكيل البشري.
  20. IOA: إطار عمل مفتوح المصدر لوكلاء الذكاء الاصطناعى التعاوني ، وتمكين التنوع ، وتوزيع الوكلاء من التعاون مع التعامل مع المهام المعقدة من خلال الاتصال الشبيه بالإنترنت.
  21. نظام Llama-Agentic-System: المكونات Agentic من واجهات برمجة تطبيقات Llama Stack.
  22. Agent Zero: Agent Zero ليس إطار عمل محدد مسبقًا.
  23. الوكلاء: إطار عمل مفتوح المصدر لعوامل لغة مستقلة تتمحور حول البيانات.
  24. agentscope: ابدأ في بناء تطبيقات متعددة الوكلاء ذات التزايد ذات التزايد بطريقة أسهل.
  25. Fastagency: أسرع طريقة لجلب سير العمل متعدد الوكلاء إلى الإنتاج.
  26. Swarm: إطار عمل وتنظيم ونشر أنظمة متعددة الوكلاء.
  27. Agent-S: إطار عمل مفتوح يستخدم أجهزة الكمبيوتر مثل الإنسان.
↥ العودة إلى الأعلى

يبحث

  1. OpenSearch GPT: SearchGpt / Perplexity Clone ، ولكن مخصصة لك.
  2. Mindsearch: إطار متعدد الوكلاء يعتمد على LLM لمحرك البحث على الويب (مثل perplexity.ai pro و searchGPT).
  3. nanoperplexityai: أبسط تطبيق مفتوح المصدر من الحيرة.
  4. الفضول: حاول بناء تجربة مستخدم تشبه الحيرة.
↥ العودة إلى الأعلى

كتب

  1. نموذج اللغة على نطاق واسع: من النظرية إلى الممارسة
  2. "نموذج لغة كبيرة"
  3. "يدوي الاستيعاب الغوص في LLMS"
  4. "عميل منظمة العفو الدولية"
  5. بناء نموذج لغة كبير (من الصفر)
  6. "نموذج موجه متعدد الوسائط"
  7. دليل AI التوليدي: خريطة طريق لموارد التعلم
  8. فهم التعلم العميق
  9. "كتاب مصور للتعرف على Transformers & LLMS"
  10. بناء LLMS للإنتاج: تعزيز القدرة على LLM وموثوقية مع المطالبة ، والضبط ، والخرقة
  11. "دليل عملي لنماذج اللغة الكبيرة: ممارسة التطبيق وتنفيذ السيناريو"
  12. "نماذج اللغة العملية"
  13. معالجة اللغة الطبيعية: نظرية النموذج الكبير والممارسة
  14. "تعلم التعلم التعليمي"
  15. "مقدمة إلى LLM للمطورين"
  16. "النموذج الأساسي"
↥ العودة إلى الأعلى

دورة

LLM Resources Hub

  1. Stanford CS224N: معالجة اللغة الطبيعية مع التعلم العميق
  2. NG: AI التوليدي للجميع
  3. NG: سلسلة من الدورات LLM
  4. ACL 2023 البرنامج التعليمي: نماذج وتطبيقات اللغة القائمة على الاسترجاع
  5. LLM-Course: دورة للوصول إلى نماذج لغة كبيرة (LLMS) مع خرائط الطريق ودفاتر كولاب.
  6. Microsoft: AI التوليدي للمبتدئين
  7. Microsoft: حالة GPT
  8. تعانق الدورة NLP
  9. Tsinghua nlp liu Zhiyuan Team Big Model Class
  10. Stanford CS25: Transformers United V4
  11. ستانفورد CS324: نماذج لغة كبيرة
  12. برينستون كوس 597G (خريف 2022): فهم نماذج اللغة الكبيرة
  13. Johns Hopkins CS 601.471/671 NLP: نماذج خاضعة للإشراف ذاتيا
  14. دورة لي هونغي جيناي
  15. Openai-Cookbook: أمثلة وإرشادات لاستخدام API Openai.
  16. Hands On LLMS: تعرف على LLM و LLMOPS و Vector DBS مجانًا من خلال تصميم نظام مستشار مالي في الوقت الفعلي والتدريب ونشره.
  17. University of Waterloo CS 886: Advanced Advanced on Foundation Models
  18. Mistral: البدء مع Mistral
  19. Stanford CS25: Transformers United V4
  20. Coursera: مشروع مطالبة تطبيق ChatGpt
  21. Langgpt: تمكين الجميع من أن يصبح خبيرًا سريعًا!
  22. Mistralai-Cookbook
  23. مقدمة في ربيع AI 2024
  24. بناء nanogpt: فيديو+درس رمز على بناء nanogpt من الصفر.
  25. LLM101N: دعنا نبني قصصًا.
  26. الرسوم البيانية المعرفة للقطعة
  27. LLMS من الصفر (إصدار DataWhale)
  28. Openrag
  29. الطريق إلى أجي
  30. Andrej Karpathy - الشبكات العصبية: صفر إلى البطل
  31. التصور التفاعلي للمحول
  32. Andysingal/LLM CORRERSS
  33. فئة LM
  34. Google Advanced: AI التوليدي للمطورين مسار تعلم
  35. الأنثروبريكات: تعليمي تفاعلي هندسي سريع
  36. LLMSBOOK
  37. وكلاء نموذج اللغة الكبير
  38. جامعة كويك LLM
  39. LLMS والمحولات
  40. SMOL Vision: وصفات للتقليص ، وتحسين ، وتخصيص نماذج الرؤية المتطورة.
  41. خرقة متعددة الوسائط: دردشة مع مقاطع الفيديو
  42. ملاحظة مقابلة LLMS
  43. RAG ++: من POC إلى الإنتاج: دورة RAC المتقدمة.
  44. الأوزان والتحيزات AI Academy: Finetuning ، بناء مع LLMs ، مخرجات منظمة والمزيد من دورات LLM.
  45. دروس وموارد هندسة وموارد AI
  46. تعلم خرقة من الصفر - برنامج Python AI من مهندس Langchain
  47. تقييم LLM: دورة كاملة
↥ العودة إلى الأعلى

درس تعليمي

  1. تعلم تطوير تطبيق النموذج الكبير
  2. قناة مطور الذكاء الاصطناعي
  3. B Station: Wulidun Tea House
  4. B Station: Cheney Muyu
  5. YTB: الذكاء الاصطناعي في أي وقت
  6. B Station: Qi Nini
  7. دليل الهندسة الفوري
  8. YTB: AI Super Metamorphosis
  9. B Station: Techbeat Community الذكاء الاصطناعي
  10. محطة ب: هوانغ ياهي
  11. محطة ب: التعلم العميق معالجة اللغة الطبيعية
  12. LLM التصور
  13. Zhihu: الحجر الخام البشري
  14. B Station: Xiao Heihei يتحدث عن الذكاء الاصطناعي
  15. المحطة ب: مهندس مركبة يواجه الجدار
  16. B Station: AI المخضرم Wenzhe
  17. نماذج لغة كبيرة (LLMS) مع دفاتر كولاب
  18. YTB: تكنولوجيا IBM
  19. YTB: توحيد القراءة الورقية مجموعة
  20. رقاقة هوين
  21. كم فترام
  22. المدونة: الفضاء العلمي (سو جيانلين)
  23. YTB: فاز Hyung Chung
  24. المدونة: Tejaswi Kashyap
  25. المدونة: مدونة Xiaosheng
  26. Zhihu: YBQ
  27. مقالات W & B.
  28. مدونة Huggingface
  29. المدونة: gbyai
  30. المدونة: Mlabonne
  31. LLM-action
  32. المدونة: Lil'log (Oponai)
↥ العودة إلى الأعلى

ورق

ملحوظة

وأوضحت أوراق ML Unggingface Daily Papers ، أوراق رائعة ، أوراق ML

  1. هيرميس-3-التقارير التقنية
  2. قطيع Llama 3 من النماذج
  3. Qwen التقرير الفني
  4. QWEN2 التقرير الفني
  5. QWEN2-VL التقرير الفني
  6. Deepseek LLM: تحجيم نماذج لغة مفتوحة المصدر مع المدى الطويل
  7. Deepseek-V2: نموذج لغوي قوي واقتصادي وفعال من الخبرة
  8. Baichuan 2: فتح نماذج لغة واسعة النطاق
  9. DataComp-LM: بحثًا عن الجيل القادم من مجموعات التدريب لنماذج اللغة
  10. أولمو: تسريع نماذج علم اللغة
  11. MAP-NEO: سلسلة طراز لغة كبيرة ثنائية اللغة عالية القدر وشفافة
  12. LLM الصينية Tiny: PRETRAINing نموذج لغة كبير تتمحور حول الصينية
  13. التقرير الفني PHI-3: نموذج لغة قادر للغاية محليًا على هاتفك
  14. jamba-1.5: نماذج محول الهجين mamba على نطاق واسع
  15. جامبا: نموذج لغة محول هجين Mamba
  16. الكتب المدرسية هي كل ما تحتاجه
  17. إطلاق العنان لقوة البيانات تسونامي: دراسة استقصائية شاملة حول تقييم البيانات واختيارها لضبط data النماذج اللغوية
  18. Olmoe: نماذج لغة مزيج من الخبرة
  19. نموذج دمج النموذج
  20. التقرير الفني بايتشوان أومني
  21. 1.5-PINTS التقرير الفني: ما قبل التدريب في أيام ، وليس شهورًا-يزدهر نموذج لغتك على بيانات الجودة
  22. التقرير الفني للمحاذاة بايتشوان
  23. Hunyuan-Large: نموذج MOE مفتوح المصدر مع 52 مليار معلمة نشطة من قبل Tencent
  24. Molmo و Pixmo: أوزان مفتوحة وبيانات مفتوحة لنماذج متعددة الوسائط الحديثة
  25. Tülu 3: دفع الحدود في نموذج اللغة المفتوحة بعد التدريب
↥ العودة إلى الأعلى

نصائح

  1. ما تعلمناه من عام من البناء مع LLMS (الجزء الأول)
  2. ما تعلمناه من سنة من البناء مع LLMS (الجزء الثاني)
  3. ما تعلمناه من سنة من البناء مع LLMS (الجزء الثالث): الاستراتيجية
  4. من السهل البدء في نموذج اللغة الكبيرة (LLM)
  5. LLMS لتصنيف النص: دليل للتعلم الخاضع للإشراف
  6. تصنيف النص غير الخاضع للإشراف: تصنيف اللغة الطبيعية مع LLMS
  7. تصنيف النص مع LLMS: جولة لأفضل الطرق
  8. LLM تسعير
  9. Unconsor أي LLM مع التجريد
  10. الكون الصغير LLM
  11. الصفر chatgpt
  12. Zero-Qwen-VL
  13. Finetune-Qwen2-Vl
  14. MPP-LLAVA
  15. build_minillm_from_scratch
  16. LLM صغيرة
  17. الحد الأدنى: 3 ساعات من تدريب معلمة صغيرة GPT مع 26M فقط ، وبطاقة الرسومات 2G على الأقل مطلوب لاستنتاج تدريب الاستدلال.
  18. LLM-Travel: مكرس لفهم ومناقشة وتنفيذ مختلف التقنيات والمبادئ والتطبيقات المتعلقة بالنماذج الكبيرة
  19. تقطير المعرفة: تدريس LLM مع البيانات الاصطناعية
  20. الجزء 1: طرق تكييف نماذج اللغة الكبيرة
  21. الجزء 2: للضبط أو عدم ضبطه
  22. الجزء 3: كيفية ضبط الأداء: التركيز على مجموعات البيانات الفعالة
  23. القارئ LM: نماذج لغة صغيرة لتنظيف وتحويل HTML إلى تخفيض الطلب
  24. تجربة بناء تطبيق LLMS لمدة عام واحد
  25. LLM التدريب المبتذلة
  26. Pytorch-llama: Llama 2 نفذت من الصفر في Pytorch.
  27. تحسين التفضيل لنماذج لغة الرؤية مع نموذج دعم TRL 【】
  28. صقل نماذج اللغة البصرية باستخدام مستندات sfttrainer 【
  29. دليل مرئي لمزيج الخبراء (MOE)
  30. لعب الأدوار في نماذج لغة كبيرة مثل chatgpt
  31. دليل التدريب الموزع: أفضل الممارسات والأدلة حول كيفية كتابة رمز تدريب Pytorch الموزع.
  32. قوالب الدردشة
  33. أفضل 20 أسئلة مقابلة RAC
↥ العودة إلى الأعلى

إذا وجدت هذا المشروع مفيدًا لك ، فيرجى الاقتباس: 

 @misc { wang2024llm ,
      title = { awesome-LLM-resourses } , 
      author = { Rongsheng Wang } ,
      year = { 2024 } ,
      publisher = { GitHub } ,
      journal = { GitHub repository } ,
      howpublished = { url{https://github.com/WangRongsheng/awesome-LLM-resourses} } ,
}
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل