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开源基础模型,用于代码智能任务,支持116种编程语言。
Granite Code Models 是 IBM 开发的一系列开源基础模型,专为代码生成任务设计,如修复错误、解释代码、文档化代码等。这些模型在多种编程语言上进行了训练,并在不同的代码相关任务上达到了最先进的性能。主要优点包括全面的性能、企业级的信任度以及遵循 IBM 的 AI 伦理原则进行训练。
Prompto是一个开源的网络应用程序,旨在使与LLM的交互简单高效。
Prompto是一个开源的网页应用程序,旨在使与大型语言模型(LLMs)的交互简单高效。它可以轻松切换不同的LLMs,通过调整温度设置来调整LLM的创造力和风险水平,提供聊天机器人界面和笔记本界面,可以创建常用提示的模板,并且在浏览器中运行,确保流畅响应的体验。所有设置和聊天记录仅存储在浏览器的本地存储中,保护用户隐私。
基于2千亿MoE模型的领先AI技术,提供超低价格和越级场景体验。
DeepSeek-V2是一款基于2千亿参数量的MoE(Mixture of Experts)模型的AI技术产品,它在对话官网和API上全面上线,提供领先性能和超低价格。该产品在中文综合能力(AlignBench)和英文综合能力(MT-Bench)的评测中表现出色,与GPT-4-Turbo等闭源模型处于同一梯队。DeepSeek-V2支持128K上下文的开源模型,而对话官网/API支持32K上下文。产品的主要优点包括即刻接入、能力卓越、价格低廉,并且兼容OpenAI API接口,提供丝滑的体验。
为真实世界机器人提供最先进的机器学习模型、数据集和工具。
LeRobot 是一个旨在降低进入机器人领域的门槛,让每个人都能贡献并从共享数据集和预训练模型中受益的开源项目。它包含了在真实世界中经过验证的最先进的方法,特别关注模仿学习和强化学习。LeRobot 提供了一组预训练模型、带有人类收集演示的数据集和模拟环境,以便用户无需组装机器人即可开始。未来几周内,计划增加对最实惠和最有能力的真实世界机器人的支持。
用于评估其他语言模型的开源工具集
Prometheus-Eval 是一个用于评估大型语言模型(LLM)在生成任务中表现的开源工具集。它提供了一个简单的接口,使用 Prometheus 模型来评估指令和响应对。Prometheus 2 模型支持直接评估(绝对评分)和成对排名(相对评分),能够模拟人类判断和专有的基于语言模型的评估,解决了公平性、可控性和可负担性的问题。
致力于收录开源社区的phi3训练变体版本,整理训练、推理、部署教程。
phi3-Chinese是一个公共的GitHub仓库,专注于收集和整理开源社区中关于phi3模型的各种训练变体版本。它不仅提供了不同版本的phi3模型下载链接,还包含了训练、推理、部署的相关教程,旨在帮助开发者更好地理解和使用phi3模型。
StoryDiffusion 能够通过生成一致的图像和视频来创造魔法故事。
StoryDiffusion 是一个开源的图像和视频生成模型,它通过一致自注意力机制和运动预测器,能够生成连贯的长序列图像和视频。这个模型的主要优点在于它能够生成具有角色一致性的图像,并且可以扩展到视频生成,为用户提供了一个创造长视频的新方法。该模型对AI驱动的图像和视频生成领域有积极的影响,并且鼓励用户负责任地使用该工具。
一款开源的浏览器扩展,利用AI生成吸引人的社交媒体回复,促进社交增长。
ollama-reply是一个开源的浏览器扩展,它利用Ollama Llama3模型的强大功能来生成吸引人的社交媒体回复,旨在促进用户的社交增长。这个工具被设计为MagicReply的免费和开源替代品。它不仅免费使用,而且高度可定制,可以适应任何Ollama模型,并根据用户的需求调整回复内容。
AI代码查找器,快速找到AI论文的代码实现
AI Code Finder是一个免费的浏览器插件,可以快速找到任何AI研究论文的代码实现。它能够自动在Google、ArXiv、学术搜索引擎、论坛等网站上找到与论文相关的代码链接,并提供CODE按钮供用户点击跳转到开源代码实现。用户还可以创建提醒以获取最新的代码实现、作者的最新工作和最新进展。此插件适用于从事人工智能、数据科学、计算机视觉、语音识别、深度学习和大型语言模型等领域的工程师、研究人员、开发人员和技术领导者。
下一代本地优先的大型语言模型(LLMs)
anime.gf 是由 moecorp 发起的下一代本地优先的大型语言模型(LLMs),目前正处于积极开发阶段。它代表了一种新兴的本地化和开源的人工智能技术,旨在提供更高效、更个性化的用户体验。
开源代码库,为HuggingChat应用提供动力
chat-ui是一个开源的聊天界面,使用开源模型如OpenAssistant或Llama。它是一个SvelteKit应用程序,为hf.co/chat上的HuggingChat应用提供支持。该产品允许用户通过自定义配置来运行和部署自己的Chat UI实例,支持多种语言模型和功能,如Web搜索、自定义模型等。
一种用于图像和文本数据的先进机器学习模型,专注于数据质量和透明度。
MetaCLIP是一个开源的机器学习模型,用于图像和文本的联合表示学习。它通过一个简单算法对CLIP数据进行筛选,不依赖于先前模型的过滤,从而提高了数据的质量和透明度。MetaCLIP的主要贡献包括无过滤的数据筛选、透明的训练数据分布、可扩展的算法和标准化的CLIP训练设置。该模型强调数据质量的重要性,并提供预训练模型,以支持研究人员和开发者进行控制实验和公平比较。
通过自然语言生成SQL查询,简化数据库交互。
Vanna是一个使用Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术的开源Python框架,用于SQL生成和相关功能。它通过训练RAG模型,将自然语言问题转换为SQL查询,从而允许用户以提问的形式与数据库进行交互。Vanna的主要优点包括高准确度、安全性、私有性、自学习能力,并且支持任何SQL数据库。
一款专为生物医学领域设计的开源大型语言模型
OpenBioLLM-8B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型,专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调,能够理解并生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中的表现超越了其他类似规模的开源生物医学语言模型,并与更大的专有和开源模型如GPT-3.5和Meditron-70B相比也展现出更好的结果。
先进的开源生物医学大型语言模型,专为医疗领域设计。
OpenBioLLM-70B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型,专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调,能够理解和生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中展示了超越其他类似规模开源生物医学语言模型的优越性能,并且在与更大的专有和开源模型如GPT-4、Gemini、Medtron-70B、Med-PaLM-1和Med-PaLM-2的比较中也展现了更好的结果。
开源的基于深度文档理解的RAG(检索增强生成)引擎
RAGFlow是一个开源的RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,基于深度文档理解,提供流线型的RAG工作流程,适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型(LLM)提供真实的问答能力,支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
扩展LLaVA模型,集成Phi-3和LLaMA-3,提升视觉与语言模型的交互能力。
LLaVA++是一个开源项目,旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发,通过结合最新的大型语言模型,增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
结合文本提取、网络分析和大型语言模型提示与总结的端到端系统
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型(LLM)的提示和总结,来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源,是微软研究项目的一部分,旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
深度学习算法与大模型面试指南,持续更新的面试题目集合。
DeepLearing-Interview-Awesome-2024 是一个开源的面试题目集合项目,专注于深度学习算法和大模型领域的面试准备。该项目由社区成员共同维护,旨在提供最新的面试题目和答案解析,帮助求职者和研究人员深入理解深度学习领域的前沿技术和应用。它包含了丰富的面试题目,覆盖了大语言模型、视觉模型、通用问题等多个方面,是准备深度学习相关职位的宝贵资源。
一个开源的IDE扩展,旨在提升AI软件开发系统的模块化和可进化性。
Continue是一个专为软件开发者设计的开源IDE扩展,它通过提供自动化和智能化的工具来加速AI软件的开发流程。它允许开发者在构建软件时保持流畅的工作状态,通过插件和系统整合,轻松开始并加速开发过程。Continue支持多种编程语言的代码自动完成,提供代码段的重写功能,并允许通过自然语言指令来优化代码。它还支持与多种AI模型和开发环境的整合,使得开发者能够构建一个随着新功能出现而进化的软件系统。
Cohere Toolkit是一套开源的AI应用程序开发工具包,旨在加速开发并部署到云平台。
Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包,它提供了一套生产就绪的应用程序,可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型,并且可以连接到企业数据和特定团队,以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
高效的企业级人工智能模型,低成本实现高质量定制模型。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型(LLM),它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色,即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理,为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外,Arctic 采用 Apache 2.0 许可,提供无门槛的权重和代码访问,并通过开源数据配方和研究洞察,进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenELM是一套高效的语言模型家族,具备开源训练和推理框架。
OpenELM是由苹果公司开发的语言模型家族,旨在为开源研究社区提供先进的语言模型。这些模型基于公开可用的数据集训练,不提供任何安全保证,可能产生不准确、有害、有偏见或令人反感的输出。因此,用户和开发者需要进行彻底的安全测试,并实施适当的过滤机制。
基于先进 AI 模型的图像修复工具。
IOPaint 是一个免费、开源且完全可自托管的修复 / 填充工具,使用最先进的 AI 模型。它可以帮助用户删除图像中的不需要的对象、修复瑕疵、添加新对象、扩大图像等。
Phi-3 Mini-128K-Instruct ONNX优化模型促进推理加速
Phi-3 Mini是一个轻量级的顶尖开源模型,建立在Phi-2使用的合成数据和过滤网站之上,专注于高质量的推理密集型数据。这个模型属于Phi-3系列,mini版本有两个变体支持4K和128K上下文长度。该模型经过了严格的增强过程,包括监督式微调和直接偏好优化,以确保精准遵循指令和强大的安全措施。这些经过ONNX优化的Phi-3 Mini模型可在CPU、GPU和移动设备上高效运行。微软还推出了ONNX Runtime Generate() API,简化了Phi-3的使用。
快速训练和微调大型语言模型
Unsloth 是一个旨在提高大型语言模型(LLMs)训练和微调速度的平台。它通过手动推导所有计算密集型数学步骤并手写GPU内核,实现了无需硬件更改即可显著加快训练速度。Unsloth 支持多种GPU,包括NVIDIA、AMD和Intel,并提供开源版本供用户在Google Colab或Kaggle Notebooks上免费试用。它还提供了不同级别的定价方案,包括免费版、Pro版和企业版,以满足不同用户的需求。
高质量英文网页数据集
FineWeb数据集包含超过15万亿个经过清洗和去重的英文网页数据,来源于CommonCrawl。该数据集专为大型语言模型预训练设计,旨在推动开源模型的发展。数据集经过精心处理和筛选,以确保高质量,适用于各种自然语言处理任务。
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