自然语言处理模型

Stanford Alpaca是一个基于大规模数据训练的自然语言处理模型，支持多种任务，如文本生成、理解、推理及对话系统等。

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。

GPT-2 是 OpenAI 发布的一个强大的自然语言处理模型，能够执行多种任务，如文本生成、翻译、摘要和问答等。

在MiniGPT4的基础上对齐了Qwen-Chat语言模型，使用高质量的指令微调数据，通过单阶段预训练达到了很好的效果。

轩辕模型是一种开源的自然语言处理模型，旨在提供高效的文本生成和理解能力，支持多种语言，并可定制化模型参数，适用于多种文本处理任务。

ark-nlp是一个旨在收集和复现学术与工作中常用的自然语言处理模型的平台，支持多种NLP任务，并提供丰富的预训练模型，适合研究人员和开发者使用。

ModuleFormer是一个模块化的大模型，通过使用不同的模块来提高效率和灵活性。该模型允许根据输入动态激活特定模块，从而实现针对特定领域的优化和轻量化。

Boogie是一个平台，允许用户使用大型语言模型（如GPT-4）测试、部署和管理自然语言处理应用程序，帮助开发者高效构建强大的NLP应用。

2000 Hugging Face Prompts 是一份全面的资源，旨在帮助爱好者学习和实验 Hugging Face，使他们熟悉其在不同背景下的功能和应用。

Tinq.ai是一个AI工具包，提供多种自然语言处理（NLP）能力作为服务，包括命名实体识别、情感分析、文本分类、摘要生成、问答、文本生成和语言检测等。开发者可以通过注册API密钥并将其集成到项目中，轻松调用API执行各种NLP任务。

corpus是一个包含多种自然语言处理和知识图谱相关语料的大列表，旨在为研究人员和开发者提供丰富的语料资源。它支持多种自然语言处理任务，并且开源，易于使用和扩展。

本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发，开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。相关模型支持4K上下文并可通过NTK方法最高扩展至18K+。

"Mistral 7B"是一款虚构的AI工具，它因为获得了“年度AI模型产品亚军”的荣誉而备受关注。这表明Mistral 7B在AI领域是一个显著的成就。Mistral 7B是一个高级AI模型，旨在服务于广泛的应用领域，包括自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、数据分析和自动化解决方案，主要帮助企业、研究人员和开发者更高效、更有效地利用AI技术，将复杂的AI技术与实际应用相结合。

一个收集了与大语言模型（LLM）及其工具使用相关的论文和资源的项目。

GPT Core用于创建和训练先进的大型语言模型(LLM)，着重强调了其快速性能，可以在仅20分钟消费级GeForce RTX™ 4090上将自定义的1.23亿参数LLM预训练到约3.5的验证损失。

Tabby 是一款支持 Windows、macOS 和 Linux 的高度可配置的终端模拟器，同时具备 SSH 和串口客户端功能，用户可以通过它进行便捷的远程连接和设备通信。

Dore AI是一个基于AI的移动SDK，适用于iOS和Android开发者，允许他们为移动应用赋予思考和视觉能力。开发者可以通过简单的代码集成SDK，选择适合自己项目的模块。