awesome llm and aigc
1.0.0
Este repositório lista alguns projetos públicos impressionantes sobre o modelo de grande idioma, o modelo da Vision Foundation, o conteúdo gerado pela IA, os conjuntos de dados e aplicativos relacionados.
Transformador: "Atenção é tudo o que você precisa". ( Arxiv 2017 ).
Kan: "Kan: Kolmogorov-Arnold Networks". ( Arxiv 2024 ).
GPT-1: "Melhorando a compreensão da linguagem por pré-treinamento generativo". ( Cs.ubc.ca, 2018 ).
GPT-2: "Os modelos de idiomas são aprendizes de várias tarefas não supervisionados". ( Openai Blog, 2019 ). Melhores modelos de linguagem e suas implicações.
GPT-3: "GPT-3: Modelos de idiomas são poucos alunos". ( Arxiv 2020 ).
InstructGPT: "Treinando modelos de idiomas para seguir as instruções com feedback humano". ( ARXIV 2022 ). "Alinhando modelos de linguagem para seguir as instruções". ( Openai Blog, 2022 ).
Chatgpt: otimizando modelos de linguagem para diálogo.
GPT-4: GPT-4 é o sistema mais avançado da OpenAI, produzindo respostas mais seguras e úteis. "Sparks de inteligência geral artificial: experimentos iniciais com GPT-4". ( ARXIV 2023 ). "Arquitetura GPT-4, infraestrutura, conjunto de dados de treinamento, custos, visão, MOE". ( Semiânica, 2023 ).
LLAMA 2: Código de inferência para modelos de llama. "Llama: modelos de linguagem de base aberta e eficiente". ( ARXIV 2023 ). "Llama 2: Fundação aberta e modelos de bate-papo ajustados". ( ai.meta.com, 2023-07-18 ). ( 2023-07-18, Llama 2 está aqui-pegue-o no rosto abraçando ).
LLAMA 3: O local oficial da Meta Llama 3 Github.
Gemma: A implementação oficial do Pytorch dos modelos Gemma do Google. ai.google.dev/gemma
GROK-1: Este repositório contém código JAX Exemplo para carregar e executar o modelo GROK-1 de pesos abertos.
CLAUDE: Claude é um assistente de IA de última geração baseado na pesquisa do Anthropic no treinamento de sistemas úteis, honestos e inofensivos de IA.
Whisper: Whisper é um modelo de reconhecimento de fala geral. É treinado em um grande conjunto de dados de áudio diversificado e também é um modelo multitarefa que pode realizar reconhecimento multilíngue de fala, tradução de fala e identificação de idiomas. "Reconhecimento robusto de fala por meio de supervisão fraca em larga escala". ( ARXIV 2022 ).
OpenChat: OpenChat: Avançando modelos de idiomas de código aberto com dados imperfeitos. huggingface.co/openchat/openchat
Engenheiro GPT: Especifique o que você deseja construir, a IA pede esclarecimentos e depois a constrói. O engenheiro GPT é feito para ser fácil de se adaptar, estender e fazer com que seu agente saiba como deseja que seu código pareça. Ele gera uma base de código inteira com base em um prompt.
StableLM: StableLM: Modelos de idiomas AI de estabilidade.
Jarvis: Jarvis, um sistema para conectar LLMs à comunidade ML. "HuggingGPT: resolver tarefas de IA com o ChatGPT e seus amigos em Huggingface". ( ARXIV 2023 ).
Minigpt-4: Minigpt-4: Aprimorando o entendimento da linguagem da visão com modelos avançados de grandes idiomas. Minigpt-4.github.io
MINGPT: Uma reimplementação mínima de pytorch do treinamento do OpenAI GPT (transformador pré-traido generativo).
Nanogpt: O repositório mais simples e mais rápido para o treinamento/Finetuning GPTs de tamanho médio.
Microgpt: um agente autônomo simples e eficaz compatível com GPT-3.5-turbo e GPT-4. O Microgpt pretende ser o mais compacto e confiável possível.
Dolly: Dolly Dolly, um grande modelo de idioma treinado na plataforma de aprendizado de máquina Databricks. Olá Dolly: democratizando a magia do chatgpt com modelos abertos
LMFlow: uma caixa de ferramentas extensível, conveniente e eficiente para os grandes modelos de aprendizado de máquina Finetuning, projetados para serem amigáveis, rápidos e confiáveis e acessíveis a toda a comunidade. Modelo de linguagem grande para todos. Optimalscale.github.io/lmflow/
Colossal-AI: tornando os modelos de IA grandes mais baratos, mais fáceis e escaláveis. www.colossalai.org. "Colossal-AI: um sistema de aprendizado profundo unificado para treinamento paralelo em larga escala". ( ARXIV 2021 ).
Lit-llama: ⚡ Lit-llama. Implementação do modelo de idioma llama baseado no Nanogpt. Suporta a atenção flash, INT8 e GPTQ 4 bits quantização, Lora e ajuste fino de adaptação e llama, pré-treinamento. Apache 2.0-licenciado.
GPT-4-LLM: "Ajuste de instrução com GPT-4". ( ARXIV 2023 ). Ajuste de instrução-with-gpt-4.github.io/
Stanford Alpaca: Stanford Alpaca: um modelo de llama seguindo para instruções.
feizc/visual-llama: lhama aberto para ver o mundo. Este projeto tem como objetivo otimizar o modelo de llama para entender as informações visuais, como o GPT-4, e explorar ainda mais o potencial do modelo de linguagem grande.
Lightning-AI/Lightning-Colossalai: treinamento distribuído em larga escala eficiente com ai colossal-AI e raios.
GPT4all: GPT4all: Um ecossistema de modelos de idiomas grandes de ponta aberta. O GTP4All é um ecossistema para treinar e implantar modelos de idiomas grandes e personalizados que são executados localmente nas CPUs de grau de consumo.
Chatall: converse simultaneamente com chatgpt, bing chat, bard, alpaca, vincuna, claude, bate -papo, musgo, iflytek spark, ernie e muito mais, descubra as melhores respostas. chatall.ai
1595901624/GPT-Edição agregada: 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。
FreedomIntelligence/llmzoo: ⚡llm O zoológico é um projeto que fornece dados, modelos e avaliação de referência para grandes modelos de idiomas.
SHM007G/LLAMA-CULT-A-MORE: Notícias sobre? Cult e outros modelos AIGC.
X-PLUG/MPLUG-AWL: MPLUG-AWOW?: A modularização capacita modelos de grandes linguagens com multimodalidade.
Código I: A ambição do projeto I-Code é criar inteligência artificial multimodal integrativa e composta. O "I" significa aprendizado multimodal integrativo. "Codi: qualquer geração de qualquer coisa via difusão composta". ( ARXIV 2023 ).
WorkGPT: o WorkGPT é uma estrutura de agente de maneira semelhante à AutoGPT ou Langchain.
H2OGPT: H2OGPT é uma estrutura de ajuste fina de modelo de idioma grande (LLM) e interface do usuário do Chatbot com recursos de perguntas-respostas documentos. "H2OGPT: democratizando grandes modelos de idiomas". ( ARXIV 2023 ).
Longllama: Longllama é um grande modelo de linguagem capaz de lidar com contextos longos. É baseado no Openllama e ajustado com o método Focussed Transformer (FOT).
Adapador de lhama: llama de ajuste fino para seguir as instruções dentro de 1 hora e 1,2m parâmetros. Adapador de Lhama: ajuste fino eficiente de llama
Demogpt: Criar? Iqu? Aplicativos Langchain apenas usando os avisos com o poder do LLAMA 2? Estrela para apoiar nosso trabalho! | 只需使用句子即可创建 Langchain 应用程序。 给个 STAR 支持我们的工作吧！ Demogpt: Auto-Ai Gen-Ai Gerador com o poder da llama 2. ⚡ Com apenas um prompt, você pode criar aplicativos interativos de fluxo de fluxo via? ️? Capacidades transformadoras de Langchain e llama 2.⚡ Demogpt.io
Lamini: Lamini: O motor LLM para personalizar rapidamente modelos?
Xorbitsai/Inferência: Xorbits A inferência (Xinference) é uma biblioteca poderosa e versátil projetada para atender LLMs, modelos de reconhecimento de fala e modelos multimodais, mesmo no seu laptop. Ele suporta uma variedade de modelos compatíveis com GGML, como llama, chatglm, baichuan, sussurro, vicuna, orac e muitos outros.
EPFLLM/MEGATRON-LLM: instrutor distribuído para LLMS.
Amiminâmica/CRIA: API compatível com o OpenAI para servir o modelo LLAMA-2.
LLAMA-2-NONX: LLAMA 2 PODERADO POR ONNX.
GPT-LLM-Trainer: O objetivo deste projeto é explorar um novo pipeline experimental para treinar um modelo específico de tarefa de alto desempenho. Tentamos abstrair toda a complexidade, por isso é o mais fácil possível passar da Idea -> modelo totalmente treinado.
QWEN （通义千问）: O repositório oficial do QWEN (通义千问 通义千问) Chat e um modelo de grande idioma pré -criado proposto pela Alibaba Cloud.
QWEN2: QWEN2 é a grande série de modelos de idiomas desenvolvida pela equipe QWEN, Alibaba Cloud.
ChatGlm-6b: ChatGlm-6b: Um modelo de linguagem de diálogo bilíngue aberto | 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 ， Modelo de linguagem geral (GLM) 架构 ， 具有 62 亿参数。 "GLM: Modelo de linguagem geral pré-treinamento com preenchimento em branco autorregressivo". ( ACL 2022 ). "GLM-130B: um modelo pré-treinado bilíngue aberto". ( ICLR 2023 ).
Chatglm2-6b: chatglm2-6b: um bate-papo bilíngue aberto 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 Series: Open Bilingual Chat LLMS | 开源双语对话语言模型。
InternLM （书生 · 浦语））: Lançamento oficial dos modelos InternLM2 7B e 20B Base e Chat. Suporte ao contexto de 200k. Internlm.intern-ai.org.cn/
Baichuan-7b （百川 -7b）: um modelo de linguagem de pré-treinamento de 7b em larga escala desenvolvido por Baichuan-Inc. 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 Transformador 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 ， 上下文窗口长度为 4096。在标准的中文和英文 Benchmark
Baichuan-13b （百川 -13b）: um modelo de idioma grande 13b desenvolvido pela Baichuan Intelligent Technology. 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 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: Uma série de grandes modelos de idiomas desenvolvidos pela Baichuan Intelligent Technology. 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 Tokens 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 base 和 bate-papo 版本 ， 并提供了 chat 版本的 4bits 量化。huggingface.co/baichuan -nc. "Baichuan 2: modelos de idiomas em larga escala abertos". ( ARXIV 2023 ).
Moss: Um modelo de idioma de conversação com ferramentas de código aberto da Universidade Fudan. Moss 是一个支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型 ， Moss-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。TXSUN1997.Github.io/blogs/musgo.html
Bayling （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 chatgpt 90%的性能。bayling é um LLM em inglês/chinês equipado com alinhamento avançado de linguagem, mostrando capacidade superior na geração inglesa/chinesa, instrução seguindo a interação multi-retorna. nlp.ict.ac.cn/bayling. "Bayling: ponte o alinhamento e instruções cruzadas e seguintes através da tradução interativa para grandes modelos de idiomas". ( ARXIV 2023 ).
Flagai （悟道 · 天鹰 （Aquila））: Flagai (modelos de IA geral em larga escala rápida) é um modelo de ferramentas rápido, fácil de usar e extensível para modelo de larga escala. Nosso objetivo é apoiar o treinamento, o ajuste fino e a implantação de modelos em larga escala em várias tarefas a jusante com multimodalidade.
Yulan-Chat （玉兰）: Os modelos Yulan-Chat são modelos de idiomas grandes baseados em bate-papo, desenvolvidos pelos pesquisadores em Gsai, Universidade Renmin da China (Yulan, que representa Yulan Magnolia, é a flor do campus da Universidade Renmin da China). A versão mais recente é desenvolvida pela LLAMA-2 de pré-fixação e ajuste de instrução com dados em inglês e chinês de alta qualidade. 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 llama-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 é uma versão atualizada do YI, oferecendo um desempenho mais forte na capacidade de codificação, matemática, raciocínio e seguidores de instruções.
智海-录问: 智海-录问 (Wisdominterrogatório) 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 以 普法 普法 享和司法效能提升享和司法效能提升 ”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 ， 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。
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。
Llama chinês e alpaca: 中文 中文 llama & alpaca 大语言模型+本地 cpu/gpu 训练部署 (llama chinês e alpaca llms)。 "codificação de texto eficiente e eficaz para a llama e a alpaca chinesa". ( ARXIV 2023 ).
Chinês-llama-alpaca-2: 中文 llama-2 e alpaca-2 大模型二期项目 (llama-2 chinês e alpaca-2 llms).
Flagalpha/llama2-chinese: llama 中文社区 ， 最好的中文 llama 大模型 ， 完全开源可商用。
Michael-wzhu/chinês-lama2: repo para adaptar a meta llama2 em chinês! Meta 最新发布的 llama2 的汉化版！ （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: Avaliação do Modelo de Idioma Reproduzível e Automatizado.
SpeechGPT: "Speechgpt: capacitando grandes modelos de linguagem com habilidades de conversação cruzadas intrínsecas". ( ARXIV 2023 ).
GPT2-Chinese: versão chinesa do código de treinamento GPT2, usando o Bert Tokenizer.
Torquinho chinês-llm: "Tiny LLM chinês: pré-treinamento de um modelo de linguagem grande centrado em chinês". ( Arxiv 2024 ).
潘多拉 (Pandora): 潘多拉 ， 一个让你呼吸顺畅的 Chatgpt。Pandora, um chatgpt que ajuda você a respirar suavemente.
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。
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。
华为云-盘古大模型: 盘古大模型致力于深耕行业 ， 打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集 ， 将行业知识 know-how 与大模型能力相结合 ， 重塑千行百业 ， 成为各组织、企业、个人的专家助手。 "Previsão climática global precisa de médio alcance com redes neurais 3D". ( 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” （Sensechat） 、文生图模型 “秒画” 和数字人视频生成平台 “如影” （SenseAvatar） 等。 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。
字节跳动-豆包: 豆包。
Crazyboym/llama3-chinese-chat: llama3 中文版。
Visual ChatGPT: O Visual ChatGPT conecta o ChatGPT e uma série de modelos de fundação visual para permitir o envio e recebimento de imagens durante o bate -papo. "Visual Chatgpt: conversando, desenhando e editando com modelos visuais de fundação". ( ARXIV 2023 ).
Internimagem: "Internimagem: Explorando modelos de fundação de visão em larga escala com convoluções deformáveis". ( CVPR 2023 ).
Glip: "Pré-treinamento de imagem de idioma aterrado". ( CVPR 2022 ).
GLIPV2: "GLIPV2: unificando a localização e a compreensão da linguagem da visão". ( ARXIV 2022 ).
DINO: "DINO: Detrr com caixas de ancoragem aprimoradas para detecção de objetos de ponta a ponta". ( ICLR 2023 ).
DINOV2: "DINOV2: Aprendendo recursos visuais robustos sem supervisão". ( ARXIV 2023 ).
Dino aterrado: "Dino de aterramento: casando-se com o Dino com pré-treinamento fundamentado para detecção de objetos de set abertos". ( ARXIV 2023 ). "知乎「三分钟热度」《十分钟解读 dino de aterramento" 根据文字提示检测任意目标》 "。
SAM: O repositório fornece código para executar a inferência com o segmento qualquer modelo (SAM), links para baixar os pontos de verificação do modelo treinado e os notebooks de exemplo que mostram como usar o modelo. "Segmento de qualquer coisa". ( ARXIV 2023 ).
SAM de aterramento: Casando -se com o dino de aterramento com segmento qualquer coisa e difusão estável e tag2text & blip & sussurro e chatbot - detecte, segmento e gera automaticamente qualquer coisa com entradas de imagem, texto e áudio. Planejamos criar uma demonstração muito interessante, combinando o dino de aterramento e segmentando qualquer coisa que visa detectar e segmentar qualquer coisa com entradas de texto!
Parece: Apresentamos parece que pode segmentar tudo em todos os lugares com instruções multimodais de uma só vez. O AMET permite que os usuários segmentem facilmente uma imagem usando instruções de diferentes tipos, incluindo prompts visuais (pontos, marcas, caixas, rabiscos e segmentos de imagem) e prompts de idioma (texto e áudio) etc. Também pode funcionar com qualquer combinação de avisos ou generalizar para prompts personalizados! "Segmento tudo em todos os lugares de uma só vez". ( ARXIV 2023 ).
SAM3D: "SAM3D: Detecção de objetos 3D com tiro zero via segmento qualquer modelo". ( ARXIV 2023 ).
ImageBind: "ImageBind: um espaço de incorporação para vinculá -los a todos". ( CVPR 2023 ).
Track-anything: Track-anything é uma ferramenta flexível e interativa para rastreamento e segmentação de objetos de vídeo, com base no segmento de qualquer coisa, XMEM e E2FGVI. "Rastreie qualquer coisa: segmento qualquer coisa atenda a vídeos". ( ARXIV 2023 ).
Qianqianwang68/Omnimotion: "Rastreando tudo em todos os lugares de uma só vez". ( ARXIV 2023 ).
Llava :? Llava: Assistente de linguagem grande e visão. Instrução visual Ajustando em direção a grandes modelos de linguagem e visão com recursos de nível GPT-4. llava.hliu.cc. "Ajuste da instrução visual". ( ARXIV 2023 ).
M3-PRETERINAÇÃO: "Rumo a pré-treinamento all-in-one através da maximização de informações mútuas multimodais". ( ARXIV 2022 ).
Bevformer: Bevformer: uma linha de base de ponta para detecção baseada em câmera. "Bevformer: Aprendendo a representação de visão de pássaro de imagens de várias câmeras por meio de transformadores espaço-temporais". ( ARXIV 2022 ).
Uni-perceptor: "Uni-perceptor: arquitetura unificada pré-treinamento para percepção genérica para tarefas zero e poucas tarefas". ( CVPR 2022 ).
AnyLabeling :? AnyLabeling? Rotulagem de dados sem esforço com suporte de IA do YOLO e segmento de qualquer coisa! Rotulagem de dados sem esforço com suporte de IA do YOLO e segmento de qualquer coisa!
X-anylabeling :? X-anylabeling? Rotulagem de dados sem esforço com suporte de IA de segmentar qualquer coisa e outros modelos incríveis!
Rotule qualquer coisa: OpenMmlab Playground: anotação semi-automatizada com etiqueta-studio e sam.
Revcol: "Redes de colunas reversíveis". ( ARXIV 2023 ).
Macaw-llm: Macaw-llm: modelagem de idiomas multimodal com integração de imagem, áudio, vídeo e texto.
SAM-PT: SAM-PT: estendendo a segmentação de vídeo SAM a zero tiro com rastreamento baseado em pontos. "Segmento qualquer coisa atende ao rastreamento de pontos". ( ARXIV 2023 ).
Video-llama: "Video-llama: um modelo de idioma audiovisual ajustado para instruções para compreensão de vídeo". ( ARXIV 2023 ).
Mobilesam: "Segmento mais rápido qualquer coisa: em direção a Sam leves para aplicativos móveis". ( ARXIV 2023 ).
Bubogpt: "Bubogpt: permitindo o aterramento visual em LLMs multimodais". ( ARXIV 2023 ).
Sora: Sora é um modelo de IA que pode criar cenas realistas e imaginativas a partir das instruções de texto.
Open SORA Plan: Este projeto pretende reproduzir o SORA (modelo de AI T2V aberto), mas temos apenas recursos limitados. Desejamos profundamente que a comunidade de código aberto possa contribuir para este projeto. 本项目希望通过开源社区的力量复现 sora ， 由北大-兔展 aigc 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 Solicitação de puxar ！！！ Página do projeto 中文主页
Mini Sora: O Projeto Mini Sora visa explorar o caminho da implementação e a direção futura do desenvolvimento da SORA.
Emo: "Emo: emote retrato vivo - gerando vídeos de retratos expressivos com modelo de difusão de áudio2Video em condições fracas". ( Arxiv 2024 ).
Difusão estável: A difusão estável é um modelo de difusão de texto para imagem latente. A difusão estável foi possível graças a uma colaboração com a AI e a pista de estabilidade e se baseia em nosso trabalho anterior "Síntese de imagem de alta resolução com modelos de difusão latente". ( CVPR 2022 ).
Difusão estável Versão 2: Este repositório contém modelos de difusão estáveis treinados do zero e serão atualizados continuamente com novos pontos de verificação. "Síntese de imagem de alta resolução com modelos de difusão latente". ( CVPR 2022 ).
Stablestudio: Stablestudio por estabilidade AI. Bem-vindo ao Repositório Comunitário para Stablestudio, a versão de código aberto do DreamStudio.
Audiocraft: Audiocraft é uma biblioteca para processamento e geração de áudio com aprendizado profundo. Possui o compressor / tokenizador de áudio do CODEC de última geração, juntamente com o MusicGen, uma geração de música simples e controlável LM com condicionamento textual e melódico.
Invokeai: Invoque a AI - IA generativa para criativos profissionais. Ferramentas criativas profissionais para difusão estável, modelos treinados e muito mais. Invoke-Ai.github.io/invokeai/
Draggan: "Treinamento de difusão estável com Mosaicml. Este repo contém código usado para treinar seu próprio modelo de difusão estável em seus próprios dados". ( Siggraph 2023 ).
AudioGPT: Audiogpt: Entendendo e gerando fala, música, som e cabeça de falar.
Pandasai: Pandas AI é uma biblioteca Python que adiciona recursos generativos de inteligência artificial aos pandas, a ferramenta popular de análise de dados e manipulação. Ele foi projetado para ser usado em conjunto com os pandas e não é um substituto para ele.
Mosaicml/difusão: treinamento de difusão estável com mosaico. Este repo contém código usado para treinar seu próprio modelo de difusão estável em seus próprios dados.
Visorgpt: Personalize layouts espaciais para modelos de síntese de imagem condicional, por exemplo, ControlNet, usando GPT. "Visorgpt: Aprendendo visual anterior via pré-treinamento generativo". ( ARXIV 2023 ).
Controlnet: vamos controlar os modelos de difusão! "Adicionando controle condicional aos modelos de difusão de texto a imagem". ( ARXIV 2023 ).
Fooocus: Fooocus é um software de geração de imagens. Fooocus é um repensado de difusão estável e designs de Midjourney. "微信公众号「 githubstore 」《 fooocus: 集 difusão estável 和 midjourney 优点于一身的开源 ai 绘图软件》"。
Minddiffuser: "Minddiffuser: reconstrução controlada da imagem da atividade cerebral humana com difusão semântica e estrutural". ( ARXIV 2023 ).
Midjourney: Midjourney é um laboratório de pesquisa independente que explora novos meios de pensamento e expandindo os poderes imaginativos da espécie humana.
DreamStudio: Geração de imagens sem esforço para criadores com grandes sonhos.
Firefly: Adobe Firefly: Experimente, imagine e faça uma gama infinita de criações com o Firefly, uma família de modelos criativos de IA generativos que chegam aos produtos da Adobe.
Jasper: Conheça Jasper. Conteúdo de IA na marca onde você criar.
Copy.ai: O que você quiser perguntar, nosso bate -papo tem as respostas.
Peppertype.ai: Aproveite a plataforma movida a IA para identificar, criar, distribuir e medir seu conteúdo e provar seu ROI de marketing de conteúdo.
Chatppt: chatppt 来袭命令式一键生成 ppt。
Langchain :? ️? Langchain. ⚡ Construindo aplicações com LLMs através da composibilidade ⚡ python.langchain.com
DIFY: Uma API de assistentes de código aberto e alternativa do GPTS. Dify.ai é uma plataforma de desenvolvimento de aplicativos LLM. Ele integra os conceitos de back-end como serviço e LLMOPs, cobrindo a pilha de tecnologia principal necessária para a criação de aplicativos AI-nativos, incluindo um motor de trapo integrado. dify.ai
Autochain: Autochain: Construa agentes leves, extensíveis e testáveis LLM. autochain.forethought.ai
Auto-GPT: Auto-GPT: um experimento autônomo GPT-4. O Auto-GPT é um aplicativo experimental de código aberto que mostra os recursos do modelo de idioma GPT-4. Este programa, impulsionado pelo GPT-4, as redes juntas "pensamentos", para atingir autonomamente qualquer objetivo que você definir. Como um dos primeiros exemplos de GPT-4 em execução totalmente autonomamente, o GPT automático ultrapassa os limites do que é possível com a IA. Agpt.co
Litechain: Crie aplicativos robustos LLM com composibilidade verdadeira? rogeriochaves.github.io/litechain/
Open-Assistante: OpenAssistant é um assistente baseado em bate-papo que entende tarefas, pode interagir com sistemas de terceiros e recuperar informações dinamicamente para fazê-lo. Open-Assistant.io
Llamaindex: Llamaindex é uma estrutura de dados para seus aplicativos LLM. docs.llamainndex.ai
INCEDCHAIN: A estrutura de RAG de código aberto. docs.embedchain.ai
Qanything: Pergunta e resposta com base em qualquer coisa. qanything.ai
R2R: Uma estrutura para o rápido desenvolvimento e implantação de sistemas de pano pronto para produção. docs.sciphi.ai
Langchain-AI/RAG-SCROMCT: a geração aumentada de recuperação (RAG) é uma metodologia geral para conectar o LLMS com fontes de dados externas. Esses notebooks acompanham uma série de vídeos, criarão um entendimento do RAG do zero, começando com o básico da indexação, recuperação e geração.
Ninehills/LLM-Inference-Benchmark: LLM Inferência Benchmark.
CSBENCH/CSBENCH: "CS-BANCH: Uma referência abrangente para grandes modelos de idiomas para o domínio da ciência da computação". ( Arxiv 2024 ).
VLLM-Projeto/VLLM: um mecanismo de inferência e serviço de alta rendimento e com eficiência de memória para LLMS. vllm.readthedocs.io
MLC LLM: permita que todos desenvolvam, otimizem e implantem modelos de IA nativamente nos dispositivos de todos. mlc.ai/mlc-llm
Lamini: Lamini: O motor LLM para personalizar rapidamente modelos ?.
Datawhalechina/auto-llm: 《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: Treinamento LLM em C/Cuda simples e puro. Não há necessidade de 245 MB de pytorch ou 107 MB de Cpython. Por exemplo, o treinamento GPT-2 (CPU, FP32) é ~ 1.000 linhas de código limpo em um único arquivo. Ele compila e é executado instantaneamente e corresponde exatamente à implementação de referência de Pytorch.
LLAMA2.C: Inferência Llama 2 em um arquivo de Pure C. Treine a arquitetura LLAMA 2 LLM em Pytorch, então a infere com um arquivo C simples de 700 linhas (run.c).
Tensorrt: Nvidia® Tensorrt ™ é um SDK para inferência de aprendizado profundo de alto desempenho nas GPUs NVIDIA. Este repositório contém os componentes de código aberto do Tensorrt. desenvolvedor.nvidia.com/tensorrt
Tensorrt-llm: O Tensorrt-Llm fornece aos usuários uma API Python fácil de usar para definir modelos de linguagem grandes (LLMs) e construir mecanismos de tensorratura que contêm otimizações de ponta para executar a inferência com eficiência nas GPUs NVIDIA. O Tensorrt-llm também contém componentes para criar horários de execução Python e C ++ que executam esses motores Tensorrt. nvidia.github.io/tensorrt-llm
gemma.cpp: gemma.cpp é um mecanismo de inferência de C ++ leve e independente para os modelos de fundação Gemma do Google.
LLAMA.CPP: Inferência do modelo LLAMA em C/C ++ puro.
Whisper.cpp: Inferência de alto desempenho do modelo de reconhecimento automático de fala Whisper da OpenAI (ASR).
ChatGlm.Cpp: C ++ Implementação de ChatGLM-6b e ChatGlm2-6b.
Megengine/Inferllm: Inferllm é uma estrutura de inferência do modelo LLM leve que principalmente faz referência e empresta do projeto LLAMA.CPP.
Implantai/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/mais recente/
ZJHELOFSS/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。imple um alto desempenho da biblioteca de inferência de aprendizado profundo passo a passo.
Skeskinen/llama-Lite: Considerando a pequena versão focada do modelo de NLP de llama.
Const-me/sussurro: inferência de gpgpu de alto desempenho do modelo de reconhecimento automático de fala Whisper (ASR) do OpenAI.
Wangzhaode/chatglm-mnn: puro c ++, fácil implantação 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 ， musgo; 可以在安卓设备上流畅运行 Chatglm-6b。
Davidar/Eigengpt: Implementação mínima de C ++ do 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 复赛 基于 基于 Tensorrt-llm 的 llama 模型推断加速优化。
Ameyawagh/llama2.cpp: Inferência Llama 2 em C ++.
LLAMA-CPP-PYTHON: Python Bindings para llama.cpp. llama-cpp-python.readThedocs.io
GGML-Python: ligações de Python para GGML. ggml-python.readthedocs.io
llama2.mojo: inferência llama 2 em um arquivo de puro
Dorjeduck/llm.mojo: Porto de Andrjey Karpathy's LLM.C para Mojo.
VELA: Estrutura Minimalista de ML para ferrugem.
Seguretensores: maneira simples e segura de armazenar e distribuir tensores. huggingface.co/docs/safetensors
Tokenizers :? 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
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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.
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Cormanz/smartgpt : A program that provides LLMs with the ability to complete complex tasks using plugins.
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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.
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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.
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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
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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
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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.
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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.
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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》"。
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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
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