PatrickStar开源项目 – 为每个人民主化的AI

Aquila语言大模型在技术上继承了GPT-3、LLaMA等的架构设计优点，替换了一批更高效的底层算子实现、重新设计实现了中英双语的tokenizer，升级了BMTrain并行训练方法，在Aquila的训练过程中实现了比Magtron+DeepSpeed ZeRO-2将近８倍的训练效率。

悟道·天鹰Aquila2包含基础语言模型Aquila2-7B和Aquila2-34B，支持对话模型AquilaChat2-7B和AquilaChat2-34B，以及长文本对话模型AquilaChat2-7B-16k和AquilaChat2-34B-16k，适用于各种自然语言处理任务。

Rochat是一款多用途的AI聊天机器人，涉及创作、学习、写作、编程、图像生成等多个领域，帮助用户快速生成文本和图像，节省时间和精力。

PaLM API是Google推出的一种简便且安全的方式，允许开发者在其最佳语言模型之上进行构建。它为开发者提供了强大的文本生成和处理能力，适用于多种应用场景。

TheB.AI是一个综合性的AI平台，旨在为用户提供广泛的高级AI模型接入，支持自然语言处理、图像生成等多种应用。平台提供易于使用的Web界面和丰富的API，帮助专业人士、开发者和企业将AI轻松集成到日常工作中，提升生产力。

LaMini-LM是一个对多个迷你大语言模型进行微调的项目，旨在提升模型的性能，其中包括经过微调的GPT-2，其性能可与LLaMa的Alpaca-7B相媲美。

Horizon AI Template是一个前沿平台，旨在简化AI聊天机器人的创建与集成，帮助企业和开发者提升用户互动和自动化客户支持，且无需繁琐的编码或技术复杂性。

NotLikeAI是一个文本生成工具，可以将AI生成的内容转换为自然流畅的文字，帮助用户避免被AI检测工具识别。

LLM Zoo收集了各种开源和闭源语言模型的信息，包括发行时间、模型大小、支持的语言、领域、训练数据以及相关资源链接。旨在为自然语言处理(NLP)领域的研究人员提供参考，以帮助其选择适合其需求的模型。

Aquila语言大模型是在中英文高质量语料基础上从0开始训练的开源语言模型，具备更高效的训练效率和优秀的性能。

该项目汇集了多个开源的中文预训练语言模型及其对应的指令数据集，旨在为中文自然语言处理提供丰富的资源。

Amazon Comprehend 是一项先进的自然语言处理（NLP）服务，利用机器学习从文本数据中提取洞察和关系，帮助企业将非结构化文本转化为可操作的数据。

Graph4NLP是一个库，旨在简化图神经网络在自然语言处理中的应用，支持多种任务和模型的灵活使用。

OpenAI于2024-08-06推出的API structured outputs功能，旨在提升API的可靠性，确保模型生成的输出与开发者提供的JSON schema完全匹配。该功能特别适用于需要精确数据格式的应用场景，如数据输入、信息检索、问答系统和多步工作流。在复杂JSON schema的评估中，新模型取得了100%的得分，显著优于之前的gpt-4-0613模型（得分不到40%）。该功能通过设置"strict: true"启用，适用于Chat Completions API和Assistants API。

该项目演示了如何使用HuggingFace和DeepSpeed对EleutherAI的GPT-Neo模型进行微调，以生成Netflix电影描述，整个过程仅需47行代码，便于实现高效的文本生成。

Autodoc 是一个从文档中提取数据的工具，用户只需用简单的英语定义所需内容，上传文档，即可获得答案并导出到其他工具中。