Stanford Alpaca官网 – 基于大规模数据训练的自然语言处理模型

FreeWilly1 是一个基于 LLaMA 65B 的自然语言处理模型，在一些评测中表现优异，适合多种语言生成和理解任务。

Frame Semantic Transformer是一个基于T5模型的框架语义解析器，利用FrameNet进行深度语义分析，支持多种自然语言处理任务，具备灵活的模型训练和微调能力，能够高效地进行推理。

这个开源项目是一个基于 OpenAI API 的对话引擎，它使用了官方 ChatGPT 模型实现。它可以通过 Joel GitHub 上的代码实现。

Asian Bart是一个专为亚洲语言设计的BART模型，支持英语、汉语、韩语、日语等多种语言，适用于文本生成、翻译和摘要等多种自然语言处理任务，并提供预训练模型以便于研究和应用。

基于Andrej Karpathy的GPT-2实现和训练，添加大量注释以帮助理解模型原理，计划逐步增加更多功能。

通过Python脚本实现两个AI助手之间的对话交流，用户只需指定主题即可触发助手们在该话题范围内自由讨论。该项目使用OpenAI Assistants API，允许用户轻松启动多种主题的讨论，适合用于测试AI助手的对话能力和进行AI研究。

Hertz-dev是一个开源的基础模型，专门用于全双工生成会话性音频，使设备能够理解和参与对话，适用于各种设备，具有良好的扩展性和灵活性。

智析是浙江大学基于Llama架构开发的13B参数规模的大型模型，专注于知识抽取，具备高效的自然语言处理能力，能够处理复杂的信息提取任务。

本综述旨在提供关于利用大型语言模型进行NLG评估的全面概述，提出了一个系统的分析框架，以理解和比较这些方法。通过讨论未解决的挑战，包括偏见、鲁棒性、领域特异性和统一评估，本综述旨在为研究人员提供洞见，并倡导更公平和先进的NLG评估技术。

LLM-Geo是一个自动地理信息系统(GIS)，利用大型语言模型(LLM)进行空间问题的自动数据收集、分析和可视化。该项目采用GPT-4 API，实现了在Python环境中自动生成、自组织、自验证、自执行和自增长的自主GIS，旨在提高地理数据处理的效率和准确性。

Clevis使用户能够无需编写代码即可创建AI驱动的应用程序。用户可以利用广泛的预构建处理步骤，构建、运行和销售具有文本生成、图像生成和网络抓取等功能的应用。

ChattyUI是一个开源且功能丰富的界面，类似于Gemini和ChatGPT，可以在浏览器中使用WebGPU本地运行开源模型（如Gemma、Mistral、LLama3等）。该项目不需要服务器端处理，确保您的数据始终保留在个人电脑上。

Korvus是一个开源的RAG（检索增强生成）管道，整合了从嵌入生成到文本生成的整个RAG工作流程，用户只需通过单一的SQL查询即可完成，显著降低了架构复杂性和延迟。

CKIP-Llama-2-7b是一個基於Llama-2-7b和Atom-7b模型的繁體中文大型語言模型，專為提升繁體中文的處理能力而設計。該模型不僅繼承了Llama-2-7b和Atom-7b的強大功能，還針對繁體中文進行了優化，使其在處理繁體中文文本時表現更加出色。此外，該模型開源且商用友好，適合各種大型語言模型的應用場景。

WebHelper.AI 是一款基于人工智能的网页助手，旨在通过信息收集、数据提取和文本生成等功能，提升浏览效率。它支持与Google Docs和Slides的集成，帮助用户提高学术研究效率、写作质量和创意任务的处理能力。

PaddleNLP是一个开源的自然语言处理工具包，集成了ERNIE 3.0等预训练模型，支持零代码实现文本生成、信息抽取等多种任务，中文任务的F1值可达92.1%。

GPT4Free是一个免费访问ChatGPT的平台，无需注册，用户可以轻松生成文本和代码片段，推动自然语言处理和人工智能的发展。

DeepSeek-V3是硅基流动（SiliconFlow）在硅云（SiliconCloud）平台上提供的大型语言模型服务，采用混合专家（MoE）架构，总参数量为6710亿，每个token激活370亿参数。该模型预训练于14.8万亿多样化、高质量的token，支持监督微调和强化学习，性能优于其他开源模型，并与领先的闭源模型相当。通过华为云昇腾云服务提供，声称性能与全球高端GPU部署模型相当，适合各种自然语言处理任务。

一个用于生成文本和语言处理的示例项目，结合了LangChain和Google的Gemini模型，提供了多种语言生成和处理功能。

OpenAI Go库为用Go语言编写的应用程序提供了方便地访问OpenAI REST API的途径。它提供了一组广泛的类型和方法，用于以面向对象的方式与OpenAI API交互，简化了请求的构建和响应的处理，使开发人员能够专注于应用程序逻辑。该库支持多种OpenAI模型和功能，如文本生成、图像生成、翻译和对话，并提供了功能选项模式、分页、错误处理等特性。

刚发布的 Llama 3.1 405B 是一款先进的 AI 模型，提供多种功能和应用场景。

该项目旨在展示如何在中文环境中使用Transformers库进行自然语言处理(NLP)任务，提供了丰富的示例和详细的文档，以帮助用户理解和应用相关技术。

该项目集成了基于 transformers 库实现的多种自然语言处理任务，支持用户使用各种预训练模型，进行文本分类、生成、命名实体识别、机器翻译等操作，并且允许用户自定义数据集，易于使用和扩展。

由百川智能开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型，支持中英双语，基于Transformer结构，训练于约1.2万亿tokens，具有70亿参数，提供4096的上下文窗口长度，在标准的中文和英文权威benchmark（C-EVAL/MMLU）上均取得同尺寸最好的效果。

mT0是BLOOMZ & mT0模型家族的一部分，是一种多语言大语言模型，能够零样本学习地遵循人类指令，适用于数十种语言。它通过在多语言任务混合（xP3）上进行微调，实现了跨语言泛化能力，能够在没有特定训练的情况下处理新任务和新语言。mT0支持101种语言，尤其在英语提示下表现良好。模型提供多种参数规模（300M至176B），适合不同计算需求和应用场景。