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为企业提供开源、灵活的AI模型开发、测试和运行平台。
Red Hat Enterprise Linux AI 是一个基于开源的模型平台,旨在无缝地开发、测试和运行企业级应用的大型语言模型(LLMs)。它结合了开源许可的IBM Granite LLMs、InstructLab模型对齐工具、Red Hat Enterprise Linux的可启动镜像以及Red Hat提供的技术支持和模型知识产权保障。该平台支持跨混合云环境的可移植性,并能与Red Hat OpenShift® AI集成,进一步推进企业AI开发、数据管理和模型治理。
使任何URL转换为LLM友好的输入
jina-ai/reader是一款网站转换工具,可将任何URL转换为LLM友好格式,以提高你的语言模型的输出质量。只需简单地将URL添加前缀https://r.jina.ai/即可使用。支持标准模式和流式模式,提供更流畅的内容传输体验。该工具由Jina AI开发,免费提供使用。
Essential AI 开发基于反馈的LLMs,提高企业工作效率
Essential AI开发了全栈AI产品,通过自动化枯燥乏味的工作流程,显著提高企业工作效率。例如,他们的技术可以使数据分析师的工作效率提高10倍,并为商业用户提供工具,使他们自己成为独立的数据驱动决策者。它还可以识别组织供应链中的最大风险并提出改进建议。随着人工反馈和技术突破,Essential AI的LLM将赋能用户解决越来越困难的任务,解锁关键技能,扩大组织对社会的影响。
观测、分析和评估AI代理的可观测性和日志平台
LLMonitor是一个为LLM(语言模型)应用提供观测性、分析和测试的平台。它可以记录LLM的调用日志、指标和追踪,支持对话评估和聊天记录回放,帮助优化AI应用的性能和成本控制。LLMonitor提供了日志监控、性能分析、错误追踪、用户对话记录、用户反馈收集等功能。它适用于各种AI开发场景,包括代理人、聊天机器人等。
LLM平台,助力AI产品创造惊艳用户体验
Parea AI是一个LLM平台,帮助开发者通过严格的测试和版本控制来改进LLM应用的性能。它提供了实验不同提示版本、评估和比较不同测试用例的提示、一键优化提示、分享等功能。通过Parea,您可以优化AI开发工作流程,提高生产力。
开源工具包,用于大型语言模型水印技术的研究和应用。
MarkLLM是一个开源工具包,旨在促进大型语言模型(Large Language Models, LLM)中水印技术的研究和应用。随着LLM的广泛使用,确保机器生成文本的真实性和来源变得至关重要。MarkLLM通过提供一个统一的、可扩展的平台,简化了水印技术的访问、理解和评估。它支持多种水印算法,包括KGW家族和EXP家族的算法,并提供了可视化工具和评估模块,帮助研究人员和开发者评估水印技术的可检测性、稳健性和对文本质量的影响。
提升英语词汇量,实现渐进式和可持续的词汇增长
混阅是一个利用先进的LLM技术,将中文网页文章转换为中英混合文章的阅读工具。它强调在真实语境中理解和运用单词,帮助用户在阅读中文的同时,提升英语词汇量,实现渐进式和可持续的词汇增长。混阅的设计灵感来源于大语言模型的工作原理,保留了充足的中文上下文,使用户能够在阅读时轻松预测和理解英文单词的含义。
比较不同大型语言模型的输出
LLM Comparator是一个在线工具,用于比较不同大型语言模型(LLMs)的输出。它允许用户输入问题或提示,然后由多个模型生成回答。通过比较这些回答,用户可以了解不同模型在理解、生成文本和遵循指令方面的能力。该工具对于研究人员、开发者和任何对人工智能语言模型有兴趣的人来说都非常重要。
让人工智能成为孩子的私人家教。
小窗 ® 对话式 AI 问答机是一款基于大语言模型(LLM)的人工智能技术产品,主要面向孩子群体,帮助他们在学习和生活中获取知识,提升独立思考、提问和语言表达能力。该产品的优点包括博学多知的超级博士、随时交谈的外语陪练、无穷创意的写作助手、善解人意的倾诉对象等。该产品定位为面向家庭和教育场景的 AI 助手,为孩子提供全方位的知识获取和交流互动。
为GPT/GLM等LLM大语言模型提供实用化交互接口
GPT Academic是一个针对GPT、GLM等大型语言模型(LLM)的实用化交互接口,特别优化了论文阅读、润色和写作体验。它采用模块化设计,支持自定义快捷按钮和函数插件,能够对Python和C++等项目进行剖析和自译解。此外,它还具备PDF和LaTeX论文翻译和总结功能,支持并行问询多种LLM模型,如chatglm3等本地模型,并接入了通义千问、deepseekcoder、讯飞星火、文心一言、llama2、rwkv、claude2、moss等。
专为数据标注、清洗和丰富设计的先进语言模型
Refuel LLM-2 是一款为数据标注、清洗和丰富而设计的先进语言模型。它在约30种数据标注任务的基准测试中超越了所有现有的最先进语言模型,包括GPT-4-Turbo、Claude-3-Opus和Gemini-1.5-Pro。Refuel LLM-2 旨在提高数据团队的工作效率,减少在数据清洗、规范化、标注等前期工作上的手动劳动,从而更快地实现数据的商业价值。
Fugaku-LLM是一个专注于文本生成的人工智能模型。
Fugaku-LLM是一个由Fugaku-LLM团队开发的人工智能语言模型,专注于文本生成领域。它通过先进的机器学习技术,能够生成流畅、连贯的文本,适用于多种语言和场景。Fugaku-LLM的主要优点包括其高效的文本生成能力、对多种语言的支持以及持续的模型更新,以保持技术领先。该模型在社区中拥有广泛的应用,包括但不限于写作辅助、聊天机器人开发和教育工具。
一个由LLMs驱动的智能Siri,无需专用硬件即可使用。
Siri-Ultra是一个基于云的智能助手,可以在Cloudflare Workers上运行,并且可以与任何大型语言模型(LLM)配合使用。它利用了LLaMA 3模型,并且通过自定义函数调用来获取天气数据和在线搜索。这个项目允许用户通过Apple Shortcuts来使用Siri,从而消除了对专用硬件设备的需求。
构建高级语音AI,由LLM提供支持,实现人类般的交互体验。
Retell AI是一个强大的AI代理构建平台,允许用户快速构建和测试复杂的工作流程,并通过电话呼叫、网络呼叫或任何其他地方部署它们。该平台支持使用任何大型语言模型(LLM),并提供了实时的交互体验,包括人类般的声音和语音克隆支持。Retell AI的主要优点包括低延迟、高稳定性和符合HIPAA标准的安全性。
一个完全开源的大型语言模型,提供先进的自然语言处理能力。
MAP-NEO是一个完全开源的大型语言模型,它包括预训练数据、数据处理管道(Matrix)、预训练脚本和对齐代码。该模型从零开始训练,使用了4.5T的英文和中文token,展现出与LLaMA2 7B相当的性能。MAP-NEO在推理、数学和编码等具有挑战性的任务中表现出色,超越了同等规模的模型。为了研究目的,我们致力于实现LLM训练过程的完全透明度,因此我们全面发布了MAP-NEO,包括最终和中间检查点、自训练的分词器、预训练语料库以及高效稳定的优化预训练代码库。
开源的、专为大型语言模型优化的网页爬虫与抓取工具。
Crawl4AI是一个强大的、免费的网页爬取服务,旨在从网页中提取有用信息,并使其对大型语言模型(LLMs)和AI应用可用。它支持高效的网页爬取,提供对LLM友好的输出格式,如JSON、清理过的HTML和Markdown,支持同时爬取多个URL,并完全免费且开源。
提升大型语言模型解决数学问题的能力
ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型,旨在提高大型语言模型(LLMs)在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号,并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验,显示出在保持语言能力的同时,显著提升了数学问题解决能力。
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。
低代码生成AI应用程序的生成性AI RAG工具包。
create-tsi是一个生成性AI RAG(Retrieval-Augmented Generation)工具包,用于低代码生成AI应用程序。它利用LlamaIndex和T-Systems在Open Telekom Cloud上托管的大型语言模型(LLMs),简化了AI应用程序的创建过程,使其变得快捷、灵活。用户可以使用create-tsi生成聊天机器人、编写代理并针对特定用例进行定制。
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。
一款私人且离线的AI个人知识管理桌面应用
Reor是一个AI驱动的桌面笔记应用,它通过自动链接相关笔记、回答笔记上的问题、提供语义搜索以及生成AI闪卡来增强个人的知识管理。所有数据本地存储,支持类似Obsidian的Markdown编辑器。Reor项目的核心假设是,思考工具的AI模型应默认在本地运行。它利用了Ollama、Transformers.js和LanceDB等技术,使得大型语言模型(LLM)和嵌入模型能够在本地运行。同时,也支持连接到OpenAI或兼容的API,如Oobabooga。
使用ollama Python客户端与ComfyUI工作流集成的大型语言模型(LLM)
ComfyUI Ollama是为ComfyUI工作流设计的自定义节点,它使用ollama Python客户端,允许用户轻松地将大型语言模型(LLM)集成到他们的工作流程中,或者仅仅是进行GPT实验。这个插件的主要优点在于它提供了与Ollama服务器交互的能力,使得用户可以执行图像查询、通过给定的提示查询LLM,以及使用精细调整参数进行LLM查询,同时保持生成链的上下文。
一种通过大型语言模型引导的模拟到现实世界转移策略,用于获取机器人技能。
DrEureka是一个利用大型语言模型(LLMs)自动化和加速模拟到现实(sim-to-real)设计的方法。它通过物理模拟自动构建合适的奖励函数和领域随机化分布,以支持现实世界中的转移。DrEureka在四足机器人运动和灵巧操作任务上展示了与人工设计相媲美的sim-to-real配置,并能够解决如四足机器人在瑜伽球上平衡和行走等新颖任务,无需人工迭代设计。
构建定制的大型语言模型(LLM)以增强聊天机器人的能力。
ChatRTX 是 NVIDIA 提供的一个用于构建定制大型语言模型(LLM)的平台,旨在提升聊天机器人的智能水平和交互能力。它利用先进的 AI 技术,通过理解自然语言处理(NLP)来提供更加人性化的对话体验。ChatRTX 的主要优点包括高度的可定制性、强大的语言理解能力和高效的交互设计,适合需要高级对话系统的各种商业应用。
基于AI的Python网络爬虫库,自动化提取网页信息。
ScrapeGraphAI是一个使用LLM(大型语言模型)和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息,库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程,提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的,但不应被滥用。
使用大型语言模型(LLMs)进行数据清洗和整理的Python库。
databonsai是一个Python库,利用大型语言模型(LLMs)执行数据清洗任务。它提供了一系列工具,包括数据分类、转换和提取,以及对LLM输出的验证,支持批量处理以节省令牌,并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
一款基于生物医学数据的8亿参数大型语言模型
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型(LLM),在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型,并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力,是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
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