language-models
本站收录 21 个带「language-models」标签的 AI 开源项目
petalsPetals 是一个去中心化的 LLM 推理与微调框架，采用 BitTorrent 风格的点对点网络，将大型语言模型（如 Llama、Falcon、BLOOM）★ 10,592
argos-translateArgos Translate 是一个基于 Python 的开源离线翻译库，利用 OpenNMT 等神经网络模型实现高质量的机器翻译。它解决了在线翻译服务依赖网★ 6,519
Awesome-LLM-ReasoningAwesome-LLM-Reasoning 是一个精心整理的资源列表，聚焦于大语言模型（LLM）的推理能力，覆盖从经典的 Chain-of-Thought（Co★ 3,690
KG-LLM-PapersKG-LLM-Papers 是一个精选论文列表，系统梳理了知识图谱（KG）与大语言模型（LLM）结合的前沿研究。该项目解决了该交叉领域文献分散、检索困难的问题，★ 2,235
perplexity-ai这是一个非官方的 Perplexity.ai API 封装工具，同时附带账号生成器和 Web 界面。它解决了开发者无法直接通过官方 API 访问 Perplex★ 1,913
awesome-japanese-llm这是一个专门汇总日本语大语言模型（LLM）资源的精选清单项目，旨在解决日语NLP领域模型分散、信息难找的问题。它系统整理了各类支持日语的LLM，包括开源模型、商★ 1,433
tangotango 是一个用于文本生成音频的扩散模型家族，旨在解决从文字描述直接合成高质量音频的问题。它基于文本提示生成对应的音频内容，如音效、环境声等，核心能力包括文★ 1,241
ontogptontogpt 是一个基于大型语言模型（LLM）的本体论信息抽取工具集，核心组件是 SPIRES（Structured Prompt Interrogation★ 1,037
Prompt4ReasoningPapersPrompt4ReasoningPapers 是一个聚焦于语言模型提示（Prompting）推理能力的论文清单，源自 ACL 2023 综述《Reasoning★ 1,008
hyena-dnaHyenaDNA 是一个基于 Hyena 架构的超长序列基因组基础模型，由斯坦福大学等机构开发。它解决了传统 Transformer 模型在处理基因组序列时因长★ 809
xmtfxmtf 是一个通过多任务微调实现跨语言泛化的开源模型项目。它主要解决多语言自然语言处理中，模型在低资源语言上性能不佳的问题。项目基于多任务学习框架，在多个语言★ 533
PromptInjectPromptInject 是一个用于评估大型语言模型（LLM）对对抗性提示攻击鲁棒性的开源框架。它通过模块化方式组装提示词，帮助研究者和开发者定量分析模型在面对★ 526
agencyagency 是一个面向 Go 开发者的智能体（Agent）开发库，旨在通过简洁、高效且符合 Go 语言惯例的方式，帮助开发者探索大语言模型（LLM）及其他生成★ 515
datablationsdatablations 是一个研究数据受限条件下语言模型扩展规律的开源项目，由 Hugging Face 的研究人员发布。它通过系统的实验，探究当训练数据量有★ 345
chat.petals.devchat.petals.dev 是一个基于 Petals 分布式推理系统的聊天机器人 Web 应用，同时提供 HTTP 和 WebSocket 接口，用于大语言★ 321
picollmpicollm 是一个专注于设备端（on-device）大语言模型推理的开源项目，通过 X-Bit 量化技术实现高效的模型压缩与推理。它支持 Gemma、Lla★ 318
Confucius-tool-learningConfucius 是一个面向大语言模型（LLM）的工具学习框架，源自 AAAI 2024 论文。它解决的核心问题是：如何让 LLM 更可靠地使用外部工具（如 ★ 151
OmniCopilotOmniCopilot 是一个 VS Code 扩展，把 1200 多个 AI 模型接入 GitHub Copilot Chat，让你在熟悉的聊天界面里直接调用★ 111
ROSGPT_VisionROSGPT_Vision 是一个将大型语言模型（LLM）与机器人操作系统（ROS）结合的开源项目，旨在让用户通过自然语言提示直接控制机器人。它解决了传统机器人★ 106
quanta-questquanta-quest 是一个面向个人数据的 AI 通用搜索引擎，核心理念是“边缘侧大语言模型 + 消费级数据本地化”，旨在让用户在不牺牲隐私的前提下，对分散★ 102
TabSTARTabSTAR是一个面向表格数据的开源基础模型，专注于处理包含文本字段的表格数据。它解决了传统表格模型难以有效利用文本信息的问题，通过将文本字段与数值、类别特征★ 91