Dieses Repository listet einige großartige öffentliche Projekte zu großer Sprachmodell, Vision Foundation Model, AI generierter Inhalte, den zugehörigen Datensätzen und Anwendungen auf.
Transformator: "Aufmerksamkeit ist alles, was Sie brauchen". ( Arxiv 2017 ).
Kan: "Kan: Kolmogorov-Arnold-Netzwerke". ( Arxiv 2024 ).
GPT-1: "Verbesserung des Sprachverständnisses durch generatives Vorverbrauch". ( CS.UBC.CA, 2018 ).
GPT-2: "Sprachmodelle sind unbeaufsichtigte Multitasking-Lernende". ( Openai Blog, 2019 ). Bessere Sprachmodelle und ihre Auswirkungen.
GPT-3: "GPT-3: Sprachmodelle sind nur wenige Lernende". ( Arxiv 2020 ).
InstructGPT: "Trainingssprachmodelle, um Anweisungen mit menschlichem Feedback zu befolgen". ( Arxiv 2022 ). "Sprachmodelle ausrichten, um Anweisungen zu befolgen". ( OpenAI -Blog, 2022 ).
CHATGPT: Sprachmodelle für den Dialog optimieren.
GPT-4: GPT-4 ist das fortschrittlichste System von Openai und erzeugt sicherere und nützlichere Antworten. "Funken künstlicher allgemeiner Intelligenz: frühe Experimente mit GPT-4". ( Arxiv 2023 ). "GPT-4-Architektur, Infrastruktur, Schulungsdatensatz, Kosten, Vision, Moe". ( Semianalysis, 2023 ).
Lama 2: Inferenzcode für Lama -Modelle. "LLAMA: Offene und effiziente Foundation -Sprachmodelle". ( Arxiv 2023 ). "Lama 2: Open Foundation und Feinabstimmung Chat-Modelle". ( ai.meta.com, 2023-07-18 ). ( 2023-07-18, Lama 2 ist da-Holen Sie es sich auf das Gesicht ).
LAMA 3: Die offizielle Meta Lama 3 Github Site.
Gemma: Die offizielle Pytorch -Implementierung der Gemma -Modelle von Google. ai.google.dev/gemma
GROK-1: Dieses Repository enthält JAX-Beispielcode zum Laden und Ausführen des GROK-1-Open-Weights-Modells.
Claude: Claude ist AI-Assistentin der nächsten Generation, die auf der Forschung von Anthropic zur Ausbildung hilfreicher, ehrlicher und harmloser KI-Systeme basiert.
Whisper: Whisper ist ein allgemeines Spracherkennungsmodell. Es wird auf einem großen Datensatz mit vielfältigem Audio geschult und ist auch ein Multitasking -Modell, das mehrsprachige Spracherkennung, Sprachübersetzung und Sprachidentifizierung durchführen kann. "Robustes Spracherkennung durch große schwache Überwachung". ( Arxiv 2022 ).
OpenChat: OpenChat: Förderung von Open-Source-Sprachmodellen mit unvollkommenen Daten. Huggingface.co/openchat/openchat
GPT-Engineer: Geben Sie an, was Sie erstellen sollen, die KI fordert die Klärung und baut sie dann auf. Der GPT -Ingenieur kann sich leicht anpassen, erweitern und Ihren Agenten lernen, wie Ihr Code aussehen soll. Es generiert eine gesamte Codebasis basierend auf einer Eingabeaufforderung.
STABLELM: STABLELM: Stabilitäts -AI -Sprachmodelle.
Jarvis: Jarvis, ein System zum Verbinden von LLMs mit der ML -Community. "Hugginggpt: KI -Aufgaben mit Chatgpt und seinen Freunden in Huggingface lösen". ( Arxiv 2023 ).
Minigpt-4: Minigpt-4: Verbesserung der Visionsprachenverständnis mit fortgeschrittenen Großsprachenmodellen. Minigpt-4.github.io
Mingpt: Eine minimale Pytorch-Neuauflagen des OpenAI-GPT-Trainings (Generative Pretrained Transformator).
Nanogpt: Das einfachste und schnellste Repository für Trainings-/Fülle mittelgroße GPTs.
Microgpt: Ein einfaches und effektives autonomes Mittel, das mit GPT-3,5-Turbo und GPT-4 kompatibel ist. Microgpt zielt darauf ab, so kompakt und zuverlässig wie möglich zu sein.
Dolly: Databricks 'Dolly, ein großes Sprachmodell, das auf der Plattform für maschinelles Lernen von Databricks trainiert wurde. Hallo Dolly: Demokratisierung der Magie des Chatgpts mit offenen Modellen
LMFLOW: Eine erweiterbare, bequeme und effiziente Toolbox für feine maschinelle Lernmodelle, die benutzerfreundlich, schnell und zuverlässig und für die gesamte Community zugänglich sind. Großes Sprachmodell für alle. optimalScale.github.io/lmflow/
Kolossal-AI: Big KI-Modelle billiger, einfacher und skalierbar. www.colossalai.org. "Colossal-AI: Ein einheitliches Deep-Lern-System für groß angelegte parallele Training". ( Arxiv 2021 ).
Lit-Llama: ⚡ Lit-Llama. Implementierung des Lama -Sprachmodells basierend auf Nanogpt. Unterstützt die Aufmerksamkeit von Flash, INT8 und GPTQ 4bit Quantisierung, Lora und Lama-Adapter-Feinabstimmung vor der Ausbildung. Apache 2.0-lizenziert.
GPT-4-LlM: "Anweisungsstimmung mit GPT-4". ( Arxiv 2023 ). Anweisungsabbau-with-gpt-4.github.io/
Stanford Alpaka: Stanford Alpaka: Ein Lama-Modell für Anweisungen.
feizc/visual-llama: Offene Lama-Augen, um die Welt zu sehen. Dieses Projekt zielt darauf ab, das Lama-Modell für visuelle Informationen zu optimieren, wie GPT-4, und das Potenz des großen Sprachmodells weiter zu untersuchen.
Lightning-AI/Lightning Colossalai: Effizientes, groß angelangtes, verteiltes Training mit kolossalen AI und Lightning AI.
GPT4ALL: GPT4ALL: Ein Ökosystem von Open-Source-Modellen mit großer Sprache. GTP4ALL ist ein Ökosystem zum Trainieren und Bereitstellen leistungsstarker und maßgeschneiderter großer Sprachmodelle, die lokal auf CPUs der Verbrauchergrade laufen.
Chatall: Gleichzeitig Chat mit Chatgpt, Bing Chat, Bard, Alpaka, Vincuna, Claude, Chatglm, Moss, Iflytek Spark, Ernie und mehr entdecken Sie die besten Antworten. Chatall.ai
1595901624/GPT-Aggregated-Edition: 聚合 Chatgpt 官方版、 Chatgpt 免费版、文心一言、 Poe 、 Chatchat 等多平台 , 支持自定义导入平台。 支持自定义导入平台。
FreedomIntelligence/LLMZOO: ⚡llm Zoo ist ein Projekt, das Daten, Modelle und Bewertungsbenchmark für große Sprachmodelle liefert.⚡ Tech -Bericht
SHM007G/Lama-Cult-and-More: Neuigkeiten über? Kult- und andere AIGC -Modelle.
X-Plug/Mplug-UWL: Mplug-UWL ?: Modularisierung ermöglicht große Sprachmodelle mit Multimodalität.
I-Code: Der Ehrgeiz des I-Code-Projekts besteht darin, integrative und komponierbare multimodale künstliche Intelligenz aufzubauen. Das "I" steht für integratives multimodales Lernen. "CODI: JEDER-zu-zu-Jed-Generation über komponierbare Diffusion". ( Arxiv 2023 ).
WorkGPT: WorkGPT ist ein Agent -Framework in ähnlicher Weise wie Autogpt oder Langchain.
H2OGPT: H2OGPT ist ein Fine-Tuning-Framework und Chatbot-UI mit großer Sprachmodell (en) Fragen-Antwort-Funktionen. "H2OGPT: Demokratisierung großer Sprachmodelle". ( Arxiv 2023 ).
Longllama: Longllama ist ein großes Sprachmodell, das mit langen Kontexten umgehen kann. Es basiert auf Openllama und fein mit der FOT-Methode (Focused Transformator).
Lama-Adapter: Feinabstimmung, um Anweisungen innerhalb von 1 Stunde und 1,2 m Parametern zu befolgen. Lama-Adapter: Effiziente Feinabstimmung von Lama
Demogpt: Erstellen? Euen? Langchain -Apps, indem sie nur Eingabeaufforderungen mit der Kraft von Lama 2 verwenden? Star, um unsere Arbeit zu unterstützen! | 只需使用句子即可创建 Langchain 应用程序。 给个 Stern 支持我们的工作吧! Demogpt: Autogen-ai-App-Generator mit der Kraft von Lama 2. ⚡ Mit nur einer Eingabeaufforderung können Sie interaktive Streamlit-Apps über? ️ erstellen? Langchains transformative Funktionen & Lama 2.⚡ Demogpt.io
Lamini: Lamini: Der LLM -Motor für schnell anpassende Modelle?
Xorbitsai/Inferenz: Xorbits Inference (Xinferenz) ist eine leistungsstarke und vielseitige Bibliothek, die LLMs, Spracherkennungsmodelle und multimodale Modelle selbst auf Ihrem Laptop bedient. Es unterstützt eine Vielzahl von Modellen, die mit GGML kompatibel sind, wie Lama, Chatglm, Baichuan, Whisper, Vicuna, ORAC und viele andere.
EPFllM/Megatron-LlM: Distributed Trainer für LLMs.
Aminineiro/Cria: OpenAI-kompatible API zum Servieren von LLAMA-2-Modell.
LAMA-2-ONNX: Lama 2 angetrieben von Onnx.
GPT-LlM-Trainer: Ziel dieses Projekts ist es, eine experimentelle neue Pipeline zu untersuchen, um ein hochleistungsfähiges aufgabenspezifisches Modell zu schulen. Wir versuchen, die gesamte Komplexität abstrahieren zu können, daher ist es so einfach wie möglich, von ideal -> Performanten mit voll ausgebildetem Modell zu entgehen.
QWEN (通义千问): Das offizielle Repo von Qwen (通义千问) Chat & Presained Großsprachmodell, das von Alibaba Cloud vorgeschlagen wurde.
QWEN2: QWEN2 ist die von Qwen Team, Alibaba Cloud, entwickelte große Sprachmodellserie.
CHATGLM-6B: CHATGLM-6B: Ein offenes zweisprachiges Dialog-Sprachmodell | 开源双语对话语言模型。 Chatglm-6b 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型 , 基于 基于 Allgemeines Sprachmodell (GLM) 架构 , 具有 62 亿参数。 "GLM: Allgemeines Sprachmodell Vorabbau mit autoregressiven leeren Füllungen". ( ACL 2022 ). "GLM-130B: Ein offenes zweisprachiges vorgebildetes Modell". ( ICLR 2023 ).
CHATGLM2-6B: CHATGLM2-6B: Ein offener zweisprachiger Chat LLM | 开源双语对话语言模型。Chatglm2-6b 是开源中英双语对话模型 chatglm-6b 的第二代版本 , 在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上 , chatglm2-6b 引入了更强大的性能、更强大的性能、更高效的推理、更开放的协议。
CHATGLM3: CHATGLM3 -Serie: Öffnen Sie zweisprachige Chat -LLMs | 开源双语对话语言模型。
Internlm (书生 · 浦语): Offizielle Veröffentlichung von Basis- und Chat -Modellen für Internlm2 7B und 20B. 200K -Kontextunterstützung. internlm.intern-ai.org.cn/
Baichuan-7b (百川 -7b): Ein großes 7B-Vorabsprachmodell, das von Baichuan-Inc entwickelt wurde. Baichuan-7b 是由百川智能开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。基于 Transformator 结构 , 在大约 1,2 万亿 Tokens 上训练的 70 亿参数模型 支持中英双语 支持中英双语 上下文窗口长度为 上下文窗口长度为 4096。在标准的中文和英文 Benchmark (C-Eval/mmlu )上均取得同尺寸最好的效果。huggingface.co/Baichuan-Inc/Baichuan-7b
Baichuan-13b (百川 -13b): Ein von Baichuan intelligenter Technologie entwickeltes 13B großes Sprachmodell. Baichuan-13b 是由百川智能继 Baichuan-7b 之后开发的包含 130 亿参数的开源可商用的大规模语言模型 在权威的中文和英文 在权威的中文和英文 Benchmark 上均取得同尺寸最好的效果。本次发布包含有预训练 (Baichuan-13b-Base) 和对齐 (Baichuan-13b-Chat) 两个版本。huggingface.co/Baichuan-Inc/Baichuan-13b-Chat
Baichuan2: Eine Reihe von großen Sprachmodellen, die von Baichuan intelligenter Technologie entwickelt wurden. Baichuan 2 是百川智能推出的新一代开源大语言模型 , 采用 2,6 万亿 Token 的高质量语料训练。baichuan 2 在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 Benchmark 上取得同尺寸最佳的效果。本次发布包含有 7b 、 13b 的 Basis 和 Chat 版本 , 并提供了 Chat 版本的 4bits 量化。huggingface.co/Baichuan-Inc. "Baichuan 2: Offene groß angelegte Sprachmodelle". ( Arxiv 2023 ).
MOSS: Ein Open-Source-Tool-ausgerichtete Konversationssprachenmodell von der Fudan University. Moos 是一个支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型 , Moos-Moon 系列模型具有 160 亿参数 , 在 fp16 精度下可在单张 a100/a800 或两张 3090 显卡运行 , 在 int4/8 精度下可在单张 3090 显卡运行。Moss 基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到 后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。 后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。txsun1997.github.io/blogs/moss.html
Bayling (百聆): „百聆 百聆 是一个具有增强的语言对齐的英语/中文大语言模型 , 具有优越的英语/中文能力 , 在多项测试中取得 在多项测试中取得 Chatgpt 90%的性能。Bayling ist ein englischer/chinesischer LLM, das mit fortgeschrittener Sprachausrichtung ausgestattet ist und die überlegene Fähigkeiten in der englischen/chinesischen Generation, den Anweisungen für die Anleitung und Multiturn-Interaktion zeigt. nlp.ict.ac.cn/bayling. "Bayling: Überbrückungsübergreifende Ausrichtung und Anweisung, die interaktive Übersetzung für Großsprachmodelle durchlaufen". ( Arxiv 2023 ).
Flagai (悟道 · 天鹰( Aquila )): Flagai (schnelles großes Allgemeine KI-Modelle) ist ein schnelles, einfach zu bedienendes und erweiterbares Toolkit für groß angelegte Modell. Unser Ziel ist es, das Training, die Feinabstimmung und den Einsatz großer Modelle für verschiedene nachgeschaltete Aufgaben mit Multimodalität zu unterstützen.
Yulan-Chat (玉兰): Yulan-Chat-Modelle sind Chat-basierte große Sprachmodelle, die von den Forschern in GSAI, der Renmin University of China (Yulan, die Yulan Magnolia vertreten, entwickelt werden, ist die Campusblume der Renmin der Universität China). Die neueste Version wurde durch kontinuierlich voraberregende und unterrichtsabstimmige LLAMA-2 mit hochwertigen englischen und chinesischen Daten entwickelt. Yulan-chat 系列模型是中国人民大学高瓴人工智能学院师生 同开发的支持聊天的大语言模型(名字 同开发的支持聊天的大语言模型(名字 "玉兰" 取自中国人民大学校花)。 最新版本基于 LAMA-2 进行了中英文双语的继续预训练和指令微调。
Yi-1.5: Yi-1.5 ist eine verbesserte Version von Yi, die eine stärkere Leistung in den Bereichen Codierung, Mathematik, Argumentation und Anweisungen bietet.
智海-录问: 智海-录问 (Wisdominterrogatory) 是由浙江大学、阿里巴巴达摩院以及华院计算三家单位 同设计研发的法律大模型。核心思想 : : 以 普法 普法 享和司法效能提升 享和司法效能提升 为目标 为目标 从推动法律智能化体系入司法实践、数字化案例建设、虚拟法律咨询服务赋能等方面提供支持 从推动法律智能化体系入司法实践、数字化案例建设、虚拟法律咨询服务赋能等方面提供支持 形成数字化和智能化的司法基座能力。 形成数字化和智能化的司法基座能力。
活字: 活字是由哈工大自然语言处理研究所多位老师和学生参与开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。 该模型基于 Bloom 结构的 70 亿参数模型 , 支持中英双语 , 上下文窗口长度为 2048。 在标准的中文和英文基准以及主观评测上均取得同尺寸中优异的结果。 在标准的中文和英文基准以及主观评测上均取得同尺寸中优异的结果。
MILM-6B: MILM-6B 是由小米开发的一个大规模预训练语言模型 , 参数规模为 64 亿。在 C-Eval 和 cmmlu 上均取得同尺寸最好的效果。
Chinesische Lama und Alpaka: 中文 LLAMA & ALPACA 大语言模型+本地 CPU/GPU 训练部署 (chinesische Lama & Alpaca LLMs)。 "Effiziente und effektive Textkodierung für chinesische Llama und Alpaka". ( Arxiv 2023 ).
Chinese-Llama-Alpaca-2: 中文 LLAMA-2 & Alpaca-2 大模型二期项目 (chinesische LLAMA-2 & Alpaca-2 LLMs).
Flagalpha/Lama2-Chinese: Lama 中文社区 , 最好的中文 Lama 大模型 , 完全开源可商用。 完全开源可商用。 完全开源可商用。
Michael-Wzhu/Chinese-Llama2: Repo für die Anpassung von Meta llama2 auf Chinesisch! Meta 最新发布的 llama2 的汉化版! (完全开源可商用) (完全开源可商用)
CPM-BEE: CPM-BEE 是一个完全开源、允许商用的百亿参数中英文基座模型 , 也是 CPM-Live 训练的第二个里程碑。
Pandalm: Pandalm: Reproduzierbare und automatisierte Sprachmodellbewertung.
Sprache: "Sprache: Ermächtigung großer Sprachmodelle mit intrinsischen Kreuzmodal-Konversationsfähigkeiten". ( Arxiv 2023 ).
GPT2-Chinese: Chinesische Version des GPT2-Trainingscode mit Bert Tokenizer.
Chinese-Tiny-LlM: "Chinesische winzige LLM: Vorbereitet ein chinesisch-zentriertes großes Sprachmodell". ( Arxiv 2024 ).
潘多拉 (Pandora): 潘多拉 , 一个让你呼吸顺畅的 一个让你呼吸顺畅的 Chatgpt。pandora, ein Chatgpt, mit dem Sie reibungslos atmen können.
百度-文心大模型: 百度全新一代知识增强大语言模型 , 文心大模型家族的新成员 , 能够与人对话互动 , 回答问题 , 协助创作 , 高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。 高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。
百度智能云-千帆大模型: 百度智能云千帆大模型平台一站式企业级大模型平台 , 提供先进的生成式 ai 生产及应用全流程开发工具链。
" ( Nature 2023 ).
商汤科技-日日新 sensenova: 日日新( sensenova) , 是商汤科技宣布推出的大模型体系 , 包括自然语言处理模型 商量 商量 (sensechat )、文生图模型 秒画 秒画 和数字人视频生成平台 和数字人视频生成平台 如影 如影 ((senseavatar )等。
科大讯飞-星火认知大模型: 新一代认知智能大模型 , 拥有跨领域知识和语言理解能力 , 能够基于自然对话方式理解与执行任务。 能够基于自然对话方式理解与执行任务。
字节跳动-豆包: 豆包。
Crazyboym/llama3-chinese-chat: llama3 中文版。
Visual ChatGPT: Visual Chatgpt verbindet ChatGPT und eine Reihe visueller Fundamentmodelle, um das Senden und Empfangen von Bildern während des Chats zu ermöglichen. "Visual Chatgpt: Reden, Zeichnen und Bearbeiten mit visuellen Fundamentmodellen". ( Arxiv 2023 ).
Internimage: "Internimage: Erforschung großer Vision Foundation-Modelle mit deformierbaren Konvolutionen". ( CVPR 2023 ).
GLIP: "Grounded Language-Image Pre-Training". ( CVPR 2022 ).
Glipv2: "Glipv2: Verständnis der Lokalisierung und Visionsprachigkeit". ( Arxiv 2022 ).
Dino: "Dino: DETR mit verbesserten Denoising-Ankerboxen für die Erkennung von Objekten". ( ICLR 2023 ).
Dinov2: "Dinov2: Robuste visuelle Funktionen ohne Aufsicht lernen". ( Arxiv 2023 ).
Erdungsdino: "Erdungsdino: Heiraten von Dino mit geerdetem Vorverbrauch für die Erkennung von Open-Set-Objekten". ( Arxiv 2023 ). "知乎「三分钟热度」《十分钟解读 Erdung dino-"。。。
SAM: Das Repository bietet Code für das Ausführen von Inferenz mit dem Segment Any Model (SAM), Links zum Herunterladen der geschulten Modell -Checkpoints und beispielsweise Notizbüchern, die zeigen, wie das Modell verwendet wird. "Alles segment". ( Arxiv 2023 ).
Grounded -SAM: Heiraten von Dino mit Segment alles und stabile Diffusion & Tag2Text & Blip & Whisper & Chatbot - Erkennen, segmentieren und generieren Sie alles mit Bild-, Text- und Audio -Eingaben. Wir planen, eine sehr interessante Demo zu erstellen, indem wir das Erdungsdino kombinieren und alles segmentieren, was alles mit Texteingaben erkennen und segmentieren soll!
Scheinen: Wir stellen scheinen vor, dass alles überall mit multimodalen Aufforderungen auf einmal segmentiert werden kann. Ermöglicht es Benutzern, ein Bild einfach mit Eingabeaufforderungen verschiedener Typen zu segmentieren, einschließlich visueller Eingabeaufforderungen (Punkte, Markierungen, Kästchen, Kritzeleien und Bildsegmente) und Sprachanforderungen (Text und Audio). "Segmentieren Sie alles überall auf einmal". ( Arxiv 2023 ).
SAM3D: "SAM3D: Null-Shot 3D-Objekterkennung über Segment Anything Model". ( Arxiv 2023 ).
ImageBind: "ImageBind: Ein Einbettungsraum, um sie alle zu binden". ( CVPR 2023 ).
Track-alles: Track-alles ist ein flexibles und interaktives Werkzeug für die Verfolgung und Segmentierung von Videoobjekten, basierend auf Segment Anything, XMEM und E2FGVI. "Alles verfolgen: Segment Anything erfüllt Videos". ( Arxiv 2023 ).
Qianqianwang68/Omnimotion: "Überall auf einmal verfolgen". ( Arxiv 2023 ).
Llava:? LLAVA: Großer Sprache und Vision Assistent. Visuelle Unterrichtsabstimmung in Richtung großer Sprache und Visionsmodelle mit GPT-4-Fertigkeitsfunktionen. llava.hliu.cc. "Visuelle Anweisungen". ( Arxiv 2023 ).
M3i-Pretraining: "In Richtung All-in-One-Vor-Training durch Maximierung multimodaler gegenseitiger Informationen". ( Arxiv 2022 ).
Bevformer: Bevformer: Eine modernste Grundlinie für eine Kamera-basierte Erkennung. "Bevformer: Lernvogel-Auge-View-Darstellung aus Multi-Kamera-Bildern über räumlich-zeitliche Transformatoren". ( Arxiv 2022 ).
UNI-Perceiver: "Uni-Perceiver: Einheitliche Architektur vor der Schulung für die generische Wahrnehmung für Null-Shot- und wenige Schussaufgaben". ( CVPR 2022 ).
Anylebeling:? Irgendwelche? Mühelose Datenkennzeichnung mit KI -Unterstützung von Yolo und Segment alles! Mühelose Datenkennzeichnung mit KI -Unterstützung von Yolo und Segment alles!
X-Anylabeling:? X-Anylabeling?. Mühelose Datenkennzeichnung mit KI -Unterstützung von Segment Anything und anderen fantastischen Modellen!
Beschriftung alles: OpenMMMLAB-Spielplatz: Halbautomatische Annotation mit Label-Studio und Sam.
Revcol: "Reversible Column Networks". ( Arxiv 2023 ).
MacAW-LlM: MacAW-LlM: Multimodal-Sprachmodellierung mit Bild-, Audio-, Video- und Textintegration.
SAM-PT: SAM-PT: Erweitern Sie SAM auf Zero-Shot-Videosegmentierung mit punktbasiertem Tracking. "Segment alles trifft Point Tracking". ( Arxiv 2023 ).
VIDEO-LLAMA: "Video-LLAMA: Ein mit Anweisungen abgestimmter audiovisueller Sprachmodell für Videoverständnis". ( Arxiv 2023 ).
MobileSsam: "schnelleres Segment alles: in Richtung leichtes SAM für mobile Anwendungen". ( Arxiv 2023 ).
Bubogpt: "Bubogpt: Ermöglicht die visuelle Erdung in multimodalen LLMs". ( Arxiv 2023 ).
Sora: Sora ist ein KI -Modell, das aus Textanweisungen realistische und einfallsreiche Szenen erzeugen kann.
Offener Sora -Plan: Dieses Projekt zielt darauf ab, Sora (Open AI T2V -Modell) zu reproduzieren, aber wir haben nur begrenzte Ressourcen. Wir wünschen uns sehr, dass die All Open -Source -Community zu diesem Projekt beitragen kann. 本项目希望通过开源社区的力量复现 sora , 由北大-兔展 兔展 联合实验室 同发起 同发起 , 当前我们资源有限仅搭建了基础架构 , 无法进行完整训练 , 希望通过开源社区逐步增加模块并筹集资源进行训练 , 当前版本离目标差距巨大 , 仍需持续完善和快速迭代 , 欢迎 Pull Anfrage !!! Projekt Seite 中文主页
Mini Sora: Das Mini Sora -Projekt zielt darauf ab, den Implementierungspfad und die zukünftige Entwicklungsrichtung von Sora zu untersuchen.
Emo: "Emo: Emote Porträt lebendig - Erzeugen von Ausdrucksporträtvideos mit Audio2Video -Diffusionsmodell unter schwachen Bedingungen". ( Arxiv 2024 ).
Stabile Diffusion: Stabile Diffusion ist ein latentes Text-zu-Image-Diffusionsmodell. Eine stabile Diffusion wurde dank einer Zusammenarbeit mit Stabilität AI und Runway ermöglicht und baut auf unserer früheren Arbeit auf "hochauflösende Bildsynthese mit latenten Diffusionsmodellen". ( CVPR 2022 ).
Stabile Diffusion Version 2: Dieses Repository enthält stabile Diffusionsmodelle, die von Grund auf neu trainiert wurden und kontinuierlich mit neuen Kontrollpunkten aktualisiert werden. "Hochauflösende Bildsynthese mit latenten Diffusionsmodellen". ( CVPR 2022 ).
Stablestudio: Stablestudio von Stabilität AI. Willkommen im Community-Repository für Stablestudio, der Open-Source-Version von Dreamstudio.
Audiocraft: Audiocraft ist eine Bibliothek für die Audioverarbeitung und -generation mit tiefem Lernen. Es verfügt über den hochmodernen Encodec-Audio-Kompressor / Tokenizer sowie MusicGen, eine einfache und kontrollierbare Musikgeneration LM mit Text- und melodische Konditionierung.
Invokeai: Invoke KI - Generative KI für professionelle Kreative. Professionelle kreative Tools für stabile Diffusion, benutzerdefinierte Modelle und mehr. invoke-ai.github.io/invokeai/
Draggan: "Stabiles Diffusionstraining mit Mosaicml. Dieses Repo enthält Code, mit dem Sie Ihr eigenes stabiles Diffusionsmodell für Ihre eigenen Daten trainieren können." ( Siggraph 2023 ).
AUDIOGPT: Audiogpt: Verstehen und Generieren von Sprache, Musik, Klang und sprechendem Kopf.
Pandasai: Pandas AI ist eine Python -Bibliothek, die Pandas, dem beliebten Datenanalyse- und Manipulation -Tool, generative Funktionen für künstliche Intelligenz hinzufügt. Es ist so konzipiert, dass es in Verbindung mit Pandas verwendet werden kann und ist kein Ersatz dafür.
Mosaicml/Diffusion: Stabiles Diffusionstraining mit Mosaicml. Dieses Repo enthält Code, mit dem Sie Ihr eigenes stabiles Diffusionsmodell für Ihre eigenen Daten trainieren können.
VISORGPT: Passen Sie räumliche Layouts für bedingte Bildsynthesemodelle an, z. B. ControlNET, mit GPT. "Visorgpt: Visuelles vor Generative Pre-Training". ( Arxiv 2023 ).
ControlNet: Lassen Sie uns Diffusionsmodelle steuern! "Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models". ( Arxiv 2023 ).
Fooocus: Fooocus ist eine Software für Bildgenerie. Fooocus ist ein Überdenken stabiler Diffusion und Midjourneys Designs. "微信公众号「 Githubstore 」《 fooocus: 集 stabile Diffusion 和 Midjourney 优点于一身的开源 ai 绘图软件》"。
MindDiffuser: "MindDiffuser: kontrollierte Bildrekonstruktion aus der menschlichen Gehirnaktivität mit semantischer und struktureller Diffusion". ( Arxiv 2023 ).
MidJourney: Midjourney ist ein unabhängiges Forschungslabor, in dem neue Denkmedien untersucht und die fantasievollen Kräfte der menschlichen Spezies erweitert werden.
DreamStudio: Mühelose Bildgenerierung für Schöpfer mit großen Träumen.
Firefly: Adobe Firefly: Experimentieren Sie, stellen Sie sich vor und machen Sie eine unendliche Reihe von Kreationen mit Firefly, einer Familie kreativer generativer KI -Modelle, die zu Adobe -Produkten kommen.
Jasper: Treffen Sie Jasper. KI-Inhalte On-Brand, wo immer Sie erstellen.
Copy.ai: Was auch immer Sie fragen möchten, unser Chat hat die Antworten.
PepperType.ai: Nutzen Sie die KI-gestützte Plattform, um Ihre Inhalte zu ideieren, zu erstellen, zu verteilen und zu messen und Ihren Content-Marketing-ROI zu beweisen.
Chatppt: Chatppt 来袭命令式一键生成 PPT。
Langchain:? Aubt? Langchain. ⚡ Bauen von Anwendungen mit LLMs durch Komposition ⚡ python.langchain.com
DIFY: Eine Open-Source-Assistenten-API und GPTS-Alternative. Dify.ai ist eine LLM -Anwendungsentwicklungsplattform. Es integriert die Konzepte des Backends als Service und LLMOPS und deckt den Kernstack für den Aufbau generativer AI-nativer Anwendungen, einschließlich eines eingebauten Lappenmotors, ab. Diffy.ai
Autochain: Autochain: Leichte, erweiterbare und überprüfbare LLM -Wirkstoffe bauen. autochain.forthesidge.ai
Auto-GPT: Auto-GPT: Ein autonomes GPT-4-Experiment. Auto-GPT ist eine experimentelle Open-Source-Anwendung, die die Funktionen des GPT-4-Sprachmodells zeigt. Dieses Programm, das von GPT-4 angetrieben wird, Ketten zusammen "Gedanken", um das von Ihnen festgelegte Ziel autonom zu erreichen. Als eines der ersten Beispiele für GPT-4, die vollständig autonom ausgeführt werden, überschreitet Auto-GPT die Grenzen dessen, was mit KI möglich ist. Agpt.co
LaTechain: Erstellen Sie robuste LLM -Anwendungen mit echter Komposition? Rogeriochaves.github.io/litechain/
Open-Assistant: Openssistant ist ein Chat-basierter Assistent, der Aufgaben versteht, mit Systemen von Drittanbietern interagieren und Informationen dazu dynamisch abrufen kann. Open-assistant.io
Llamaindex: llamaNdex ist ein Datenrahmen für Ihre LLM -Anwendungen. docs.llamaindex.ai
Embodechain: Das Open Source Rag -Framework. docs.embedchain.ai
Qanything: Frage und Antwort basierend auf irgendetwas. Qanything.ai
R2R: Ein Rahmen für die schnelle Entwicklung und den Einsatz von produktionsbereiten Lappensystemen. docs.sciphi.ai
Langchain-AI/RAG-FROM-CRACH: Abrufener Augmented Generation (RAG) wird eine allgemeine Methodik zum Verbinden von LLMs mit externen Datenquellen. Diese Notizbücher, die mit einer Videoreihe einhergehen, werden ein Verständnis von Lappen von Grund auf neu aufbauen, beginnend mit den Grundlagen der Indexierung, des Abrufs und der Generation.
Ninehills/LLM-Inferenz-Benchmark: LLM Inference Benchmark.
CSBench/CSBench: "CS-Bench: Ein umfassender Benchmark für Großsprachenmodelle für die Meisterschaft von Informatik". ( Arxiv 2024 ).
vllm-project/vllm: eine Hochdurchsatz- und speichereffiziente Inferenz- und Serviermotor für LLMs. vllm.readthedocs.io
MLC LLM: Ermöglichen Sie jedem, KI -Modelle auf allen Geräten zu entwickeln, zu optimieren und bereitzustellen. mlc.ai/mlc-llm
LAMINI: LAMINI: Der LLM -Motor für schnell anpassende Modelle?
datawhalechina/selflm: 《开源大模型食用指南》基于 Linux 环境快速部署开源大模型 , 更适合中国宝宝的部署教程。
LLM.C: LLM -Training in einfacher, reiner C/CUDA. Es besteht keine Notwendigkeit für 245 MB Pytorch oder 107 MB CPython. Zum Beispiel beträgt das Training GPT-2 (CPU, FP32) ~ 1.000 Zeilen sauberer Code in einer einzelnen Datei. Es kompiliert und wird sofort ausgeführt und stimmt genau mit der Implementierung der Pytorch -Referenz überein.
LLAMA2.C: Inference LLAMA 2 In einer Datei von Pure C. Train the Llama 2 LLM-Architektur in Pytorch dann mit einer einfachen 700-Zeilen-Catei (run.c) inferenziert.
Tensorrt: NVIDIA® Tensorrt ™ ist ein SDK für Hochleistungs-Deep-Lern-Inferenz bei Nvidia GPUs. Dieses Repository enthält die Open -Source -Komponenten von Tensorrt. Entwickler.nvidia.com/tenorrt
Tensorrt-Llm: Tensorrt-Llm bietet Benutzern eine benutzerfreundliche Python-API, um Großsprachenmodelle (LLMs) zu definieren und Tensorrt-Motoren zu erstellen, die hochmoderne Optimierungen enthalten, um eine effiziente Durchführung von Inferenz bei NVIDIA-GPUs durchzuführen. Tensorrt-Llm enthält auch Komponenten, um Python- und C ++-Runtimes zu erstellen, die diese Tensorrt-Motoren ausführen. nvidia.github.io/tenorrt-llm
Gemma.cpp: Gemma.cpp ist eine leichte, eigenständige C ++ - Inferenz -Engine für die Gemma -Foundation -Modelle von Google.
lama.cpp: Inferenz des Lama -Modells in reinem C/C ++.
flüster.cpp: Hochleistungs-Inferenz des ASR-Modells von OpenAIs Whisper Automatic Speech Recognition (ASR).
Chatglm.cpp: C ++ Implementierung von Chatglm-6b und Chatglm2-6b.
Megengine/inferllm: Inferllm ist ein leichtes LLM -Modell -Inferenz -Framework, das hauptsächlich auf das Projekt von LLAMA.CPP verweist und sich auswirkt.
Deploymiai/nndeploy: nndeploy 是一款模型端到端部署框架。以多端推理以及基于有向无环图模型部署为内核 , 致力为用户提供跨平台、简单易用、高性能的模型部署体验。nndeploy-zh.readthedocs.io/zh/letztes/
zjhellofss/KuiperInfer (自制深度学习推理框架) : 带你从零实现一个高性能的深度学习推理库,支持llama 、Unet、Yolov5、Resnet等模型的推理。Implement a high-performance deep learning inference library step by step.
Skeskinen/Llama-Lite: Einbettungsorientierte kleine Version des Lama NLP-Modells.
Const-me/flüstert: Hochleistungs-GPGPU-Inferenz des ASR-Modells von OpenAIs Whisper Automatic Speech Recognition (ASR).
Wangzhaode/chatglm-mnn: Pure C ++, Einfacher Bereitstellung von Chatglm-6b.
ztxz16/fastllm: 纯 c ++ 实现 , 无第三方依赖的大模型库 , 支持 cuda 加速 , 目前支持国产大模型 chatglm-6b , mos; 可以在安卓设备上流畅运行 chatglm-6b。
DAVIDAR/EIGENGPT: Minimale C ++ -Implementierung von GPT2.
Tlntin/qwen-tensorrt-llm: 使用 trt-llm 完成对 qwen-7b-chat 实现推理加速。
Feigechuanshu/Trt2023: Nvidia Tensorrt Hackathon 2023 复赛选题 : 通义千问 Qwen-7b 用 Tensorrt-Llm 模型搭建及优化。
TRT2022/Trtllm-Llama: ☢️ Tensorrt 2023 复赛 复赛 基于 Tensorrt-LlM 的 Lama 模型推断加速优化。
Ameyawagh/llama2.cpp: Inferenz Lama 2 in C ++.
Lama-CPP-Python: Python-Bindungen für lama.cpp. lama-cpp-python.readthedocs.io
GGML-Python: Python-Bindungen für GGML. ggml-python.readthedocs.io
llama2.mojo: Inferenz Lama 2 in einer Datei von rein
Dorjeduck/llm.mojo: Hafen von Andrjey Karpathy's LLM.C nach Mojo.
Kerze: Minimalistische ML -Rahmen für Rost.
Safetensors: Einfacher, sicherer Weg, Tensoren zu speichern und zu vertreiben. huggingface.co/docs/safetensors
Tokenizer:? Fast State-of-the-Art Tokenizers optimized for Research and Production. huggingface.co/docs/tokenizers
Burn : Burn - A Flexible and Comprehensive Deep Learning Framework in Rust. burn-rs.github.io/
dfdx : Deep learning in Rust, with shape checked tensors and neural networks.
luminal : Deep learning at the speed of light. www.luminalai.com/
crabml : crabml is focusing on the reimplementation of GGML using the Rust programming language.
TensorFlow Rust : Rust language bindings for TensorFlow.
tch-rs : Rust bindings for the C++ api of PyTorch.
rustai-solutions/candle_demo_openchat_35 : candle_demo_openchat_35.
llama2.rs : A fast llama2 decoder in pure Rust.
Llama2-burn : Llama2 LLM ported to Rust burn.
gaxler/llama2.rs : Inference Llama 2 in one file of pure Rust ?
whisper-burn : A Rust implementation of OpenAI's Whisper model using the burn framework.
stable-diffusion-burn : Stable Diffusion v1.4 ported to Rust's burn framework.
coreylowman/llama-dfdx : LLaMa 7b with CUDA acceleration implemented in rust. Minimal GPU memory needed!
tazz4843/whisper-rs : Rust bindings to whisper.cpp.
rustformers/llm : Run inference for Large Language Models on CPU, with Rust ??.
Chidori : A reactive runtime for building durable AI agents. docs.thousandbirds.ai.
llm-chain : llm-chain is a collection of Rust crates designed to help you work with Large Language Models (LLMs) more effectively. llm-chain.xyz
Abraxas-365/langchain-rust : ?️?LangChain for Rust, the easiest way to write LLM-based programs in Rust.
Atome-FE/llama-node : Believe in AI democratization. llama for nodejs backed by llama-rs and llama.cpp, work locally on your laptop CPU. support llama/alpaca/gpt4all/vicuna model. www.npmjs.com/package/llama-node
Noeda/rllama : Rust+OpenCL+AVX2 implementation of LLaMA inference code.
lencx/ChatGPT : ? ChatGPT Desktop Application (Mac, Windows and Linux). NoFWL.
Synaptrix/ChatGPT-Desktop : Fuel your productivity with ChatGPT-Desktop - Blazingly fast and supercharged!
Poordeveloper/chatgpt-app : A ChatGPT App for all platforms. Built with Rust + Tauri + Vue + Axum.
mxismean/chatgpt-app : Tauri 项目:ChatGPT App.
sonnylazuardi/chat-ai-desktop : Chat AI Desktop App. Unofficial ChatGPT desktop app for Mac & Windows menubar using Tauri & Rust.
yetone/openai-translator : The translator that does more than just translation - powered by OpenAI.
m1guelpf/browser-agent : A browser AI agent, using GPT-4. docs.rs/browser-agent
sigoden/aichat : Using ChatGPT/GPT-3.5/GPT-4 in the terminal.
uiuifree/rust-openai-chatgpt-api : "rust-openai-chatgpt-api" is a Rust library for accessing the ChatGPT API, a powerful NLP platform by OpenAI. The library provides a simple and efficient interface for sending requests and receiving responses, including chat. It uses reqwest and serde for HTTP requests and JSON serialization.
1595901624/gpt-aggregated-edition : 聚合ChatGPT官方版、ChatGPT免费版、文心一言、Poe、chatchat等多平台,支持自定义导入平台。
Cormanz/smartgpt : A program that provides LLMs with the ability to complete complex tasks using plugins.
femtoGPT : femtoGPT is a pure Rust implementation of a minimal Generative Pretrained Transformer. discord.gg/wTJFaDVn45
shafishlabs/llmchain-rs : ?Rust + Large Language Models - Make AI Services Freely and Easily. Inspired by LangChain.
flaneur2020/llama2.rs : An rust reimplementatin of https://github.com/karpathy/llama2.c.
Heng30/chatbox : A Chatbot for OpenAI ChatGPT. Based on Slint-ui and Rust.
fairjm/dioxus-openai-qa-gui : a simple openai qa desktop app built with dioxus.
purton-tech/bionicgpt : Accelerate LLM adoption in your organisation. Chat with your confidential data safely and securely. bionic-gpt.com
InfiniTensor/transformer-rs : 从 YdrMaster/llama2.rs 发展来的手写 transformer 模型项目。
llama2.zig : Inference Llama 2 in one file of pure Zig.
renerocksai/gpt4all.zig : ZIG build for a terminal-based chat client for an assistant-style large language model with ~800k GPT-3.5-Turbo Generations based on LLaMa.
EugenHotaj/zig_inference : Neural Network Inference Engine in Zig.
Ollama : Get up and running with Llama 2, Mistral, Gemma, and other large language models. ollama.com
go-skynet/LocalAI : ? Self-hosted, community-driven, local OpenAI-compatible API. Drop-in replacement for OpenAI running LLMs on consumer-grade hardware. Free Open Source OpenAI alternative. No GPU required. LocalAI is an API to run ggml compatible models: llama, gpt4all, rwkv, whisper, vicuna, koala, gpt4all-j, cerebras, falcon, dolly, starcoder, and many other. localai.io
Qdrant : Milvus is an open-source vector database built to power embedding similarity search and AI applications. Milvus makes unstructured data search more accessible, and provides a consistent user experience regardless of the deployment environment. milvus.io
Qdrant : Qdrant - Vector Database for the next generation of AI applications. Also available in the cloud https://cloud.qdrant.io/. qdrant.tech
Hannibal046/Awesome-LLM : Awesome-LLM: a curated list of Large Language Model.
DefTruth/Awesome-LLM-Inference : A curated list of Awesome LLM Inference Paper with codes, TensorRT-LLM, vLLM, streaming-llm, AWQ, SmoothQuant, WINT8/4, Continuous Batching, FlashAttention, PagedAttention etc.
RUCAIBox/LLMSurvey : The official GitHub page for the survey paper "A Survey of Large Language Models". ( arXiv 2023 ). " 微信公众号「RUC AI Box」《大模型综述升级啦》"。
jxzhangjhu/Awesome-LLM-RAG : Awesome-LLM-RAG: a curated list of advanced retrieval augmented generation (RAG) in Large Language Models.
vince-lam/awesome-local-llms : Compare open-source local LLM inference projects by their metrics to assess popularity and activeness.
BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models : Latest Papers and Datasets on Multimodal Large Language Models, and Their Evaluation. "A Survey on Multimodal Large Language Models". ( arXiv 2023 ). " 微信公众号「我爱计算机视觉」《中科大腾讯发布首篇《多模态大语言模型综述》》"。
hymie122/RAG-Survey : Collecting awesome papers of RAG for AIGC. We propose a taxonomy of RAG foundations, enhancements, and applications in paper "Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey". ( arXiv 2024 ). " 微信公众号「数智笔记」《2024检索增强生成RAG最新综述》"。
eugeneyan/open-llms : ? A list of open LLMs available for commercial use.
formulahendry/awesome-gpt : A curated list of awesome projects and resources related to GPT, ChatGPT, OpenAI, LLM, and more.
HqWu-HITCS/Awesome-Chinese-LLM : 整理开源的中文大语言模型,以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主,包括底座模型,垂直领域微调及应用,数据集与教程等。
cedrickchee/awesome-transformer-nlp : A curated list of NLP resources focused on Transformer networks, attention mechanism, GPT, BERT, ChatGPT, LLMs, and transfer learning.
GT-RIPL/Awesome-LLM-Robotics : A comprehensive list of papers using large language/multi-modal models for Robotics/RL, including papers, codes, and related websites.
mikhail-bot/awesome-gpt3 :A Curated list of awesome GPT3 tools, libraries and resources.
imaurer/awesome-decentralized-llm : Repos and resources for running LLMs locally. (eg LLaMA, Cerebras, RWKV).
csbl-br/awesome-compbio-chatgpt : An awesome repository of community-curated applications of ChatGPT and other LLMs in computational biology!
atfortes/LLM-Reasoning-Papers : Collection of papers and resources on Reasoning in Large Language Models (LLMs), including Chain-of-Thought (CoT), Instruction-Tuning, and others.
yzfly/Awesome-AGI : A curated list of awesome AGI frameworks, software and resources.
steven2358/awesome-generative-ai : A curated list of modern Generative Artificial Intelligence projects and services.
wshzd/Awesome-AIGC : AIGC资料汇总学习,持续更新......
doanbactam/awesome-stable-diffusion : A curated list of awesome stable diffusion resources ?
Yutong-Zhou-cv/Awesome-Text-to-Image : (ෆ`꒳´ෆ) A Survey on Text-to-Image Generation/Synthesis.
SeedV/generative-ai-roadmap : 生成式AI的应用路线图 The roadmap of generative AI: use cases and applications.
luban-agi/Awesome-AIGC-Tutorials : Curated tutorials and resources for Large Language Models, AI Painting, and more.
xx025/carrot : Free ChatGPT Site List. cc.ai55.cc
LiLittleCat/awesome-free-chatgpt : ?免费的 ChatGPT 镜像网站列表,持续更新。List of free ChatGPT mirror sites, continuously updated.
lzwme/chatgpt-sites : 搜集国内可用的 ChatGPT 在线体验免费网站列表。定时任务每日更新。lzw.me/x/chatgpt-sites/
RUCAIBox/LLMSurvey : The official GitHub page for the survey paper "A Survey of Large Language Models". ( arXiv 2023 ). " 微信公众号「RUC AI Box」《大模型综述升级啦》"。
BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models : Latest Papers and Datasets on Multimodal Large Language Models, and Their Evaluation. "A Survey on Multimodal Large Language Models". ( arXiv 2023 ). " 微信公众号「我爱计算机视觉」《中科大腾讯发布首篇《多模态大语言模型综述》》"。
hymie122/RAG-Survey : Collecting awesome papers of RAG for AIGC. We propose a taxonomy of RAG foundations, enhancements, and applications in paper "Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey". ( arXiv 2024 ). " 微信公众号「数智笔记」《2024检索增强生成RAG最新综述》"。
daochenzha/data-centric-AI : A curated, but incomplete, list of data-centric AI resources. "Data-centric Artificial Intelligence: A Survey". ( arXiv 2023 ).
KSESEU/LLMPapers : Collection of papers and related works for Large Language Models (ChatGPT, GPT-3, Codex etc.).
"Challenges and Applications of Large Language Models". ( arXiv 2023 ).
"A Survey on Vision Transformer". ( IEEE TPAMI, 2022 ).
"Transformers in Vision: A Survey". ( CM computing surveys (CSUR), 2022 ).
动手学深度学习(Dive into Deep Learning,D2L.ai) : 《动手学深度学习》:面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被70多个国家的500多所大学用于教学。zh.d2l.ai
mlabonne/llm-course : Course to get into Large Language Models (LLMs) with roadmaps and Colab notebooks.mlabonne.github.io/blog/
rasbt/LLMs-from-scratch : Implementing a ChatGPT-like LLM from scratch, step by step. https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch
naklecha/llama3-from-scratch : llama3 implementation one matrix multiplication at a time.
karpathy/LLM101n : LLM101n: Let's build a Storyteller. In this course we will build a Storyteller AI Large Language Model (LLM). Hand in hand, you'll be able create, refine and illustrate little stories with the AI. We are going to build everything end-to-end from basics to a functioning web app similar to ChatGPT, from scratch in Python, C and CUDA, and with minimal computer science prerequisits. By the end you should have a relatively deep understanding of AI, LLMs, and deep learning more generally.
karpathy/nn-zero-to-hero : Neural Networks: Zero to Hero. A course on neural networks that starts all the way at the basics. The course is a series of YouTube videos where we code and train neural networks together. The Jupyter notebooks we build in the videos are then captured here inside the lectures directory. Every lecture also has a set of exercises included in the video description.
DataTalksClub/llm-zoomcamp : LLM Zoomcamp - a free online course about building a Q&A system.
zjhellofss/EdgeLLama : 自制大模型推理框架。
datawhalechina/llm-universe : 动手学大模型应用开发。本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/
datawhalechina/hugging-llm : HuggingLLM, Hugging Future. 蝴蝶书ButterflyBook. 配套视频教程:https://b23.tv/hdnXn1L
zyds/transformers-code : 手把手带你实战 Huggingface Transformers 课程视频同步更新在B站与YouTube。
DjangoPeng/openai-quickstart : A comprehensive guide to understanding and implementing large language models with hands-on examples using LangChain for GenAI applications. 本项目旨在为所有对大型语言模型及其在生成式人工智能(AIGC)场景中应用的人们提供一站式学习资源。通过提供理论基础,开发基础,和实践示例,该项目对这些前沿主题提供了全面的指导。
InternLM/Tutorial : 书生·浦语大模型实战营。为了推动大模型在更多行业落地开花,让开发者们更高效的学习大模型的开发与应用,上海人工智能实验室重磅推出书生·浦语大模型实战营,为广大开发者搭建大模型学习和实践开发的平台,两周时间带你玩转大模型微调、部署与评测全链路。
DLLXW/baby-llama2-chinese : 用于从头预训练+SFT一个小参数量的中文LLaMa2的仓库;24G单卡即可运行得到一个具备简单中文问答能力的chat-llama2.
charent/ChatLM-mini-Chinese : 中文对话0.2B小模型(ChatLM-Chinese-0.2B),开源所有数据集来源、数据清洗、tokenizer训练、模型预训练、SFT指令微调、RLHF优化等流程的全部代码。支持下游任务sft微调,给出三元组信息抽取微调示例。
charent/Phi2-mini-Chinese : Phi2-Chinese-0.2B 从0开始训练自己的Phi2中文小模型,支持接入langchain加载本地知识库做检索增强生成RAG。Training your own Phi2 small chat model from scratch.
jiahe7ay/MINI_LLM : This is a repository used by individuals to experiment and reproduce the pre-training process of LLM.
SmartFlowAI/Hand-on-RAG : Hand on RAG. 顾名思义:手搓的RAG。
liguodongiot/llm-action : 本项目旨在分享大模型相关技术原理以及实战经验。
km1994/LLMsNineStoryDemonTower : 【LLMs九层妖塔】分享 LLMs在自然语言处理(ChatGLM、Chinese-LLaMA-Alpaca、小羊驼 Vicuna、LLaMA、GPT4ALL等)、信息检索(langchain)、语言合成、语言识别、多模态等领域(Stable Diffusion、MiniGPT-4、VisualGLM-6B、Ziya-Visual等)等 实战与经验。
RahulSChand/llama2.c-for-dummies : Step by step explanation/tutorial of llama2.c
liteli1987gmail/python_langchain_cn : langchain中文网是langchain的python中文文档。python.langchain.com.cn
langchain-ai/rag-from-scratch : Retrieval augmented generation (RAG) comes is a general methodology for connecting LLMs with external data sources. These notebooks accompany a video series will build up an understanding of RAG from scratch, starting with the basics of indexing, retrieval, and generation.
phodal/aigc : 《构筑大语言模型应用:应用开发与架构设计》一本关于 LLM 在真实世界应用的开源电子书,介绍了大语言模型的基础知识和应用,以及如何构建自己的模型。其中包括Prompt的编写、开发和管理,探索最好的大语言模型能带来什么,以及LLM应用开发的模式和架构设计。
cystanford/aigc_LLM_engineering : aigc_LLM_engineering.
Hugging Face : The AI community building the future. The platform where the machine learning community collaborates on models, datasets, and applications.
ModelScope | 魔塔社区 : ModelScope is built upon the notion of “Model-as-a-Service” (MaaS). It seeks to bring together most advanced machine learning models from the AI community, and streamlines the process of leveraging AI models in real-world applications. ModelScope 是一个“模型即服务”(MaaS)平台,旨在汇集来自AI社区的最先进的机器学习模型,并简化在实际应用中使用AI模型的流程。ModelScope库使开发人员能够通过丰富的API设计执行推理、训练和评估,从而促进跨不同AI领域的最先进模型的统一体验。www.modelscope.cn/
The official LangChain blog : LangChain. The official LangChain blog.
EmbraceAGI/LangGPT : LangGPT: Empowering everyone to become a prompt expert! Structured Prompt,Language of GPT, 结构化提示词,结构化Prompt feishu.langgpt.ai/
PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh : ChatGPT 中文调教指南。各种场景使用指南。学习怎么让它听你的话。chat.aimakex.com/
f/awesome-chatgpt-prompts : This repo includes ChatGPT prompt curation to use ChatGPT better.
travistangvh/ChatGPT-Data-Science-Prompts : ChatGPT Prompts for Data Science! A repository of 60 useful data science prompts for ChatGPT.
kevinamiri/Instructgpt-prompts : A collection of ChatGPT and GPT-3.5 instruction-based prompts for generating and classifying text. prompts.maila.ai/
gpt4free : decentralising the Ai Industry, just some language model api's... discord.gg/gpt4free
acheong08/ChatGPT : Reverse Engineered ChatGPT API by OpenAI. Extensible for chatbots etc.
wong2/chatgpt-google-extension : A browser extension that enhance search engines with ChatGPT.
acheong08/EdgeGPT : Reverse engineered API of Microsoft's Bing Chat AI.
betalgo/openai : OpenAI ChatGPT, Whisper, GPT-3 , GPT-4, Azure OpenAI and DALL-E dotnet SDK. betalgo.github.io/openai/
OkGoDoIt/OpenAI-API-dotnet : An unofficial C#/.NET SDK for accessing the OpenAI GPT-3 API. www.nuget.org/packages/OpenAI/
RageAgainstThePixel/OpenAI-DotNet : A Non-Official OpenAI RESTful API Client for dotnet.
PawanOsman/ChatGPT.Net : C# library for ChatGPT using official OpenAI API. www.nuget.org/packages/ChatGPT.Net
marcominerva/ChatGptNet : A ChatGPT integration library for .NET.
ChatHub : ChatHub is an all-in-one chatbot client. chathub.gg/?utm_source=github
Ask-Anything : [VideoChatGPT] ChatGPT with video understanding! And many more supported LMs such as miniGPT4, StableLM, and MOSS. vchat.opengvlab.com/. "VideoChat: Chat-Centric Video Understanding". ( arXiv 2023 ).
InternLM/HuixiangDou : HuixiangDou: Overcoming Group Chat Scenarios with LLM-based Technical Assistance. "HuixiangDou" is a domain-specific knowledge assistant based on the LLM. “茴香豆”是一个基于 LLM 的领域知识助手。
a16z-infra/llama2-chatbot : LLaMA 2 Chatbot App ⚡
fuergaosi233/wechat-chatgpt : Use ChatGPT On Wechat via wechaty.
KMnO4-zx/xlab-huanhuan : Chat-甄嬛是利用《甄嬛传》剧本中所有关于甄嬛的台词和语句,基于InternLM2进行LoRA微调或全量微调得到的模仿甄嬛语气的聊天语言模型。
JimmyMa99/Roleplay-with-XiYou : Roleplay-with-XiYou 西游角色扮演。基于《西游记》原文、白话文、ChatGPT生成数据制作的,以InternLM2微调的角色扮演多LLM聊天室。 本项目将介绍关于角色扮演类 LLM 的一切,从数据获取、数据处理,到使用 XTuner 微调并部署至 OpenXLab,再到使用 LMDeploy 部署,以 openai api 的方式接入简单的聊天室,并可以观看不同角色的 LLM 互相交流、互怼。
LeRobot : ? LeRobot: State-of-the-art Machine Learning for Real-World Robotics in Pytorch.
BestAnHongjun/InternDog : InternDog: 基于InternLM2大模型的离线具身智能导盲犬。
GPT Pilot : The first real AI developer. GPT Pilot doesn't just generate code, it builds apps! GPT Pilot is the core technology for the Pythagora VS Code extension that aims to provide the first real AI developer companion. Not just an autocomplete or a helper for PR messages but rather a real AI developer that can write full features, debug them, talk to you about issues, ask for review, etc.
StarCoder : ? StarCoder is a language model (LM) trained on source code and natural language text. Its training data incorporates more that 80 different programming languages as well as text extracted from GitHub issues and commits and from notebooks.
CodeGeeX2 : CodeGeeX2: A More Powerful Multilingual Code Generation Model. codegeex.cn
Code Llama : Inference code for CodeLlama models.
yetone/openai-translator : The translator that does more than just translation - powered by OpenAI.
0xpayne/gpt-migrate : Easily migrate your codebase from one framework or language to another. gpt-migrate.com
privateGPT : Ask questions to your documents without an internet connection, using the power of LLMs. 100% private, no data leaves your execution environment at any point. You can ingest documents and ask questions without an internet connection! Built with LangChain, GPT4All, LlamaCpp, Chroma and SentenceTransformers.
Langchain-Chatchat : lLangchain-Chatchat (formerly langchain-ChatGLM), local knowledge based LLM (like ChatGLM) QA app with langchain | 基于 Langchain 与 ChatGLM 等语言模型的本地知识库问答。
yanqiangmiffy/Chinese-LangChain : Chinese-LangChain:中文langchain项目,基于ChatGLM-6b+langchain实现本地化知识库检索与智能答案生成。俗称:小必应,Q.Talk,强聊,QiangTalk。
labring/FastGPT : FastGPT is a knowledge-based question answering system built on the LLM. It offers out-of-the-box data processing and model invocation capabilities. Moreover, it allows for workflow orchestration through Flow visualization, thereby enabling complex question and answer scenarios! fastgpt.run
THUDM/WebGLM : WebGLM: An Efficient Web-enhanced Question Answering System (KDD 2023). "WebGLM: Towards An Efficient Web-Enhanced Question Answering System with Human Preferences". ( arXiv 2023 ).
afaqueumer/DocQA : Question Answering with Custom FIles using LLM. DocQA ? is a web application built using Streamlit and the LangChain ?? framework, allowing users to leverage the power of LLMs for Generative Question Answering. ?
rese1f/MovieChat : chat with over 10K frames of video! MovieChat can handle videos with >10K frames on a 24GB graphics card. MovieChat has a 10000× advantage over other methods in terms of the average increase in GPU memory cost per frame (21.3KB/f to ~200MB/f).
binary-husky/gpt_academic : 为ChatGPT/GLM提供图形交互界面,特别优化论文阅读/润色/写作体验,模块化设计,支持自定义快捷按钮&函数插件,支持Python和C++等项目剖析&自译解功能,PDF/LaTex论文翻译&总结功能,支持并行问询多种LLM模型,支持chatglm2等本地模型。兼容文心一言, moss, llama2, rwkv, claude2, 通义千问, 书生, 讯飞星火等。
kaixindelele/ChatPaper : Use ChatGPT to summarize the arXiv papers. 全流程加速科研,利用chatgpt进行论文总结+润色+审稿+审稿回复。 ???面向全球,服务万千科研人的ChatPaper免费网页版正式上线:https://chatpaper.org/ ???
GPTZero: The World's #1 AI Detector with over 1 Million Users. Detect ChatGPT, GPT3, GPT4, Bard, and other AI models.
BurhanUlTayyab/GPTZero : An open-source implementation of GPTZero. GPTZero is an AI model with some mathematical formulation to determine if a particular text fed to it is written by AI or a human being.
BurhanUlTayyab/DetectGPT : An open-source Pytorch implementation of DetectGPT. DetectGPT is an amazing method to determine whether a piece of text is written by large language models (like ChatGPT, GPT3, GPT2, BLOOM etc). However, we couldn't find any open-source implementation of it. Therefore this is the implementation of the paper. "DetectGPT: Zero-Shot Machine-Generated Text Detection using Probability Curvature". ( arXiv 2023 ).
WangRongsheng/ChatGenTitle : ? ChatGenTitle:使用百万arXiv论文信息在LLaMA模型上进行微调的论文题目生成模型。
nishiwen1214/ChatReviewer : ChatReviewer: use ChatGPT to review papers; ChatResponse: use ChatGPT to respond to reviewers. ???ChatReviewer的第一版网页出来了!!! 直接点击:https://huggingface.co/spaces/ShiwenNi/ChatReviewer
Shiling42/web-simulator-by-GPT4 : Online Interactive Physical Simulation Generated by GPT-4. shilingliang.com/web-simulator-by-GPT4/
本草[原名:华驼(HuaTuo)] : Repo for BenTsao [original name: HuaTuo (华驼)], Llama-7B tuned with Chinese medical knowledge. 本草[原名:华驼(HuaTuo)]: 基于中文医学知识的LLaMA微调模型。本项目开源了经过中文医学指令精调/指令微调(Instruct-tuning) 的LLaMA-7B模型。我们通过医学知识图谱和GPT3.5 API构建了中文医学指令数据集,并在此基础上对LLaMA进行了指令微调,提高了LLaMA在医疗领域的问答效果。 "HuaTuo: Tuning LLaMA Model with Chinese Medical Knowledge". ( arXiv 2023 ).
MedSAM : "Segment Anything in Medical Images". ( arXiv 2023 ). "微信公众号「江大白」《MedSAM在医学领域,图像分割中的落地应用(附论文及源码)》"。
LLaVA-Med : "LLaVA-Med: Training a Large Language-and-Vision Assistant for Biomedicine in One Day". ( arXiv 2023 ). "微信公众号「CVHub」《微软发布医学多模态大模型LLaVA-Med | 基于LLaVA的医学指令微调》"。
MedicalGPT : MedicalGPT: Training Your Own Medical GPT Model with ChatGPT Training Pipeline. 训练医疗大模型,实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练。"微信公众号「KBQA沉思录」《【中文医疗大模型】训练全流程源码剖析》"。
MedQA-ChatGLM : ?️ 基于真实医疗对话数据在ChatGLM上进行LoRA、P-Tuning V2、Freeze、RLHF等微调,我们的眼光不止于医疗问答。www.wangrs.co/MedQA-ChatGLM/. "MedQA-ChatGLM: A Medical QA Model Fine-tuned on ChatGLM Using Multiple fine-tuning Method and Real Medical QA Data".
xhu248/AutoSAM : "How to Efficiently Adapt Large Segmentation Model(SAM) to Medical Images". ( arXiv 2023 ).
DoctorGPT : DoctorGPT is an LLM that can pass the US Medical Licensing Exam. It works offline, it's cross-platform, & your health data stays private.
仲景 : 仲景:首个实现从预训练到 RLHF 全流程训练的中文医疗大模型。 "Zhongjing: Enhancing the Chinese Medical Capabilities of Large Language Model through Expert Feedback and Real-world Multi-turn Dialogue". ( arXiv 2023 ).
MeChat : 中文心理健康支持对话数据集(SmileChat)与大模型(MeChat)。 "SMILE: Single-turn to Multi-turn Inclusive Language Expansion via ChatGPT for Mental Health Support". ( arXiv 2023 ).
SmartFlowAI/EmoLLM : EmoLLM-心理健康大模型是一系列能够支持 理解用户-支持用户-帮助用户 心理健康辅导链路的心理健康大模型,由 LLM指令微调而来。心理健康大模型、LLM、The Big Model of Mental Health、Finetune、InternLM2、Qwen、ChatGLM、Baichuan、DeepSeek、Mixtral。
ChatLaw : ChatLaw-法律大模型。chatlaw.cloud/lawchat/
LaWGPT : ? Repo for LaWGPT, Chinese-Llama tuned with Chinese Legal knowledge. LaWGPT 是一系列基于中文法律知识的开源大语言模型。该系列模型在通用中文基座模型(如 Chinese-LLaMA、ChatGLM 等)的基础上扩充法律领域专有词表、大规模中文法律语料预训练,增强了大模型在法律领域的基础语义理解能力。在此基础上,构造法律领域对话问答数据集、中国司法考试数据集进行指令精调,提升了模型对法律内容的理解和执行能力。
Progressive-Hint : "Progressive-Hint Prompting Improves Reasoning in Large Language Models". ( arXiv 2023 ).
Goat : "Goat: Fine-tuned LLaMA Outperforms GPT-4 on Arithmetic Tasks". ( arXiv 2023 ). "微信公众号「AINLPer」《近乎完美!最强算术语言模型: Goar-7B,干翻GPT-4,怒越PaLM-540B!24G可训练》"。
AXYZdong/AMchat : AMchat 高等数学大模型。AM (Advanced Mathematics) Chat is a large language model that integrates advanced mathematical knowledge, exercises in higher mathematics, and their solutions. AM (Advanced Mathematics) chat 高等数学大模型。一个集成数学知识和高等数学习题及其解答的大语言模型。
DriveVLM : "DriveVLM: The Convergence of Autonomous Driving and Large Vision-Language Models". ( arXiv 2024 ).
UniAD : "Planning-oriented Autonomous Driving". ( CVPR 2023 ).
TransGPT|致远 : TransGPT是国内首款开源交通大模型,主要致力于在真实交通行业中发挥实际价值。它能够实现交通情况预测、智能咨询助手、公共交通服务、交通规划设计、交通安全教育、协助管理、交通事故报告和分析、自动驾驶辅助系统等功能。TransGPT作为一个通用常识交通大模型,可以为道路工程、桥梁工程、隧道工程、公路运输、水路运输、城市公共交通运输、交通运输经济、交通运输安全等行业提供通识常识。以此为基础,可以落脚到特定的交通应用场景中。
LLMLight : "LLMLight: Large Language Models as Traffic Signal Control Agents". ( arXiv 2024 ).
RealChar : ?️?Create, Customize and Talk to your AI Character/Companion in Realtime (All in One Codebase!). Have a natural seamless conversation with AI everywhere (mobile, web and terminal) using LLM OpenAI GPT3.5/4, Anthropic Claude2, Chroma Vector DB, Whisper Speech2Text, ElevenLabs Text2Speech?️? RealChar.ai/
FaceChain : FaceChain is a deep-learning toolchain for generating your Digital-Twin. FaceChain is a deep-learning toolchain for generating your Digital-Twin. With a minimum of 1 portrait-photo, you can create a Digital-Twin of your own and start generating personal portraits in different settings (multiple styles now supported!). You may train your Digital-Twin model and generate photos via FaceChain's Python scripts, or via the familiar Gradio interface. FaceChain是一个可以用来打造个人数字形象的深度学习模型工具。用户仅需要提供最低三张照片即可获得独属于自己的个人形象数字替身。FaceChain支持在gradio的界面中使用模型训练和推理能力,也支持资深开发者使用python脚本进行训练推理。
VirtualWife : VirtualWife 是一个虚拟主播项目,目前支持在B站进行直播,用户可以自由更换VRM人物模型,大家可以将他作为一个虚拟主播入门demo,在上面扩展自己喜欢功能。
GPT-vup : GPT-vup Live2D数字人直播。GPT-vup BIliBili | 抖音 | AI | 虚拟主播。
ChatVRM : ChatVRMはブラウザで簡単に3Dキャラクターと会話ができるデモアプリケーションです。
SillyTavern : LLM Frontend for Power Users. sillytavern.app
HeyGen : Scale your video production with customizable AI avatars. "微信公众号「DataLearner」《《流浪地球2》的数字生命计划可能快实现了!HeyGen即将发布下一代AI真人视频生成技术,效果逼真到无法几乎分辨!》"。
ChatGPT-Next-Web : A well-designed cross-platform ChatGPT UI (Web / PWA / Linux / Win / MacOS). 一键拥有你自己的跨平台 ChatGPT 应用。
ChatGPT-Admin-Web : 带有用户管理和后台管理系统的 ChatGPT WebUI. caw.sku.moe
lencx/ChatGPT : ? ChatGPT Desktop Application (Mac, Windows and Linux). NoFWL.
Synaptrix/ChatGPT-Desktop : Fuel your productivity with ChatGPT-Desktop - Blazingly fast and supercharged!
Poordeveloper/chatgpt-app : A ChatGPT App for all platforms. Built with Rust + Tauri + Vue + Axum.
sonnylazuardi/chat-ai-desktop : Chat AI Desktop App. Unofficial ChatGPT desktop app for Mac & Windows menubar using Tauri & Rust.
202252197/ChatGPT_JCM : OpenAI Manage Web. OpenAI管理界面,聚合了OpenAI的所有接口进行界面操作。
m1guelpf/browser-agent : A browser AI agent, using GPT-4. docs.rs/browser-agent
sigoden/aichat : Using ChatGPT/GPT-3.5/GPT-4 in the terminal.
wieslawsoltes/ChatGPT : A ChatGPT C# client for graphical user interface runs on MacOS, Windows, Linux, Android, iOS and Browser. Powered by Avalonia UI framework. wieslawsoltes.github.io/ChatGPT/
sigoden/aichat : GUI for ChatGPT API and any LLM. 川虎 Chat ? Chuanhu Chat. 为ChatGPT/ChatGLM/LLaMA/StableLM/MOSS等多种LLM提供了一个轻快好用的Web图形界。
amrrs/chatgpt-clone : Build Yo'own ChatGPT with OpenAI API & Gradio.
llama2-webui : Run Llama 2 locally with gradio UI on GPU or CPU from anywhere (Linux/Windows/Mac). Supporting Llama-2-7B/13B/70B with 8-bit, 4-bit. Supporting GPU inference (6 GB VRAM) and CPU inference.
ricklamers/gpt-code-ui : An open source implementation of OpenAI's ChatGPT Code interpreter.
mckaywrigley/chatbot-ui :An open source ChatGPT UI. chatbotui.com
chieapp/chie : An extensive desktop app for ChatGPT and other LLMs. chie.app
cLangUI : AUI for your AI. Open Source Tailwind components tailored for your GPT, generative AI, and LLM projects.
AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui : Stable Diffusion web UI. A browser interface based on Gradio library for Stable Diffusion.
Mikubill/sd-webui-controlnet : ControlNet for Stable Diffusion WebUI. The WebUI extension for ControlNet and other injection-based SD controls.
oobabooga/text-generation-webui : Text generation web UI. A gradio web UI for running Large Language Models like LLaMA, llama.cpp, GPT-J, Pythia, OPT, and GALACTICA.
SolidUI : AI-generated visualization prototyping and editing platform.
AIdea : AIdea 是一款支持 GPT 以及国产大语言模型通义千问、文心一言等,支持 Stable Diffusion 文生图、图生图、 SDXL1.0、超分辨率、图片上色的全能型 APP。
Chainlit : Build Python LLM apps in minutes ⚡️ Chainlit lets you create ChatGPT-like UIs on top of any Python code in minutes! docs.chainlit.io
Youku-mPLUG : "Youku-mPLUG: A 10 Million Large-scale Chinese Video-Language Dataset for Pre-training and Benchmarks". ( arXiv 2023 ). "微信公众号「我爱计算机视觉」《YouKu-mPLUG 最大中文视频语言数据集,助力增强多模态大型模型性能》"。
Intern · WanJuan|书生·万卷 : Intern · WanJuan Multimodal Corpus. 万卷1.0多模态语料。
matrix-alpha/Accountable-Textual-Visual-Chat : "Accountable Textual-Visual Chat Learns to Reject Human Instructions in Image Re-creation". ( arXiv 2023 ). https://matrix-alpha.github.io/
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Jay Alammar
「The official LangChain blog」