这个开源项目是一个多智能体系统,用于基于人工智能的软件开发。它的主要功能是将自然语言需求转化为可以工作的软件。该项目支持任何开发语言,并且可以扩展现有的基础代码。
面向Stretch 3移动机器人的智能行为开发框架,集成了抓取、操控、导航、LLM代理、语音交互等多项功能。
一个不依赖特定大型语言模型(LLM)的知识Agent开发平台,提供工具、服务、图数据库和向量数据库,帮助部署可靠、可扩展、准确的AI代理。
Draw2Img是一个简单的网络用户界面,旨在为任何年龄和技能水平的用户提供互动式文本引导的图像生成。它允许用户通过输入文本描述生成新的图像,或上传已有图像进行文本引导的修改,同时具备实时预览功能,确保用户可以快速看到生成结果。
Autolabel是一个开源项目,主要提供Python库,用于自动标注、清洗和丰富文本数据集。该项目的目标是为机器学习提供大规模、干净、多样化的标注数据,并且具有高精度、低成本和快速启动的特点。它利用大型语言模型(LLM)来执行标注、清洗和丰富文本数据集的任务。该项目由refuel-ai在GitHub上进行维护。
一个完整的管道,用于在消费级硬件上使用LoRA和RLHF微调Vicuna LLM。该项目实现了基于Vicuna架构的RLHF(强化学习与人类反馈),基本上是ChatGPT的变种,但使用Vicuna。
iX 是一个自主的GPT-4智能体平台,旨在设计和部署半自主LLM智能体,提供了一种可扩展和响应迅速的解决方案,用于将任务委派给AI驱动的智能体。
Unsloth Zoo是一个提供用于Unsloth的实用工具库,旨在支持免费微调和加速大型语言模型,帮助开发者更高效地使用和优化语言模型。
开源项目draw-a-ui,通过tldraw绘制图形,直接生成HTML代码,并支持后续修改,使用了GPT4 Vision的API,方便用户进行可视化编辑和实时预览。
FlowToken是一个用户界面库,旨在增强流式大语言模型(LLM)输出的视觉呈现,提供多种动画效果,使动态文本显示更加流畅,优化大语言模型的输出,外观和行为均可自定义。
llm-attacks是一个针对对齐语言模型的通用可迁移对抗攻击工具,旨在通过附加对抗性后缀诱导模型产生不良内容。该项目支持多种语言模型的攻击,结合贪心和基于梯度的离散优化,能够自动生成对抗性后缀,以评估模型的鲁棒性和安全性。
ExpOven 是一款专为 AI 研究人员设计的通知应用程序,能够在实验或命令在服务器上完成或遇到问题时,通过钉钉、邮件、Slack 等消息应用发送通知,并且提供实验进度跟踪功能,旨在提高研究效率。
Augmenty是一个基于spaCy的文本增强库,用于丰富文本数据,提升NLP模型的性能。它支持多种文本增强技术,易于集成和自定义,适合多种NLP任务。
这个开源项目的主要功能是解答SEC 10-K和10-Q报告的问题,并且还支持跨文档对话。通过这个项目,还可以展示人工智能的思考过程。
DISC-FinLLM,中文金融大语言模型(LLM),旨在为用户提供金融场景下专业、智能、全面的金融咨询服务。
该项目提供了一个基于Pulumi、FastAPI、DVC、MLFlow等工具的基础机器学习平台示例代码,旨在帮助用户快速搭建和定制自己的机器学习工作流。
LLM Comparator是一个交互式数据可视化工具,旨在并排评估和分析大型语言模型的响应,由PAIR团队开发。
专门为构建个性化普通话文本转语音(TTS)系统而设计的语音语料库,提供多样的语音样本,适合训练深度学习模型,支持多种语音合成技术的研究与应用,易于扩展和集成到现有的TTS框架中。
交互式教程,专注于提升提示工程技能,教授如何构建有效的提示来引导人工智能的响应,包含多个Jupyter Notebook文件,涵盖从基础结构到复杂提示构建的各个方面