llm hub
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큰 언어 모델 쇼케이스에 오신 것을 환영합니다! 이 저장소는 GPT-3 및 기타 대형 언어 모델과 같은 최첨단 언어 모델을 사용하는 흥미로운 응용 프로그램 , 사용 사례 , GitHub 저장소 및 자습서 의 선별 된 모음입니다. 당신이 언어 애호가이든, 기계 학습 연구원이든, AI의 기능에 관심이있는 사람이든,이 저장소는 자연 언어 처리의 세계를 탐색하고 이러한 강력한 모델이 무엇을 할 수 있는지 볼 수있는 완벽한 장소입니다.
이 저장소에는 텍스트 생성, 검색, 질문 답변 등에 사용되는 언어 모델의 다양한 예와 데모가 있습니다. 또한 자체 애플리케이션을 구축하기위한 튜토리얼 및 리소스와 다른 리포지토리 및 추가 학습을위한 리소스 링크를 찾을 수 있습니다.
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이 파이썬 스크립트는 AI 기반 작업 관리 시스템의 예입니다. 이 시스템은 Chroma 또는 Weaviate와 같은 OpenAI 및 벡터 데이터베이스를 사용하여 작업을 작성, 우선 순위를 정하고 실행합니다. 이 시스템의 주요 아이디어는 이전 작업의 결과와 사전 정의 된 목표를 기반으로 작업을 생성한다는 것입니다. 그런 다음이 스크립트는 OpenAI의 자연어 처리 (NLP) 기능을 사용하여 목표를 기반으로 새로운 작업을 생성하고 Chroma/Weaviate를 사용하여 컨텍스트에 대한 작업 결과를 저장하고 검색합니다. 이것은 원래의 작업 중심의 자율 에이전트 (2023 년 3 월 28 일)의 파괴 버전입니다.
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자율 AI SystemsRemo를위한 롤링 에피소드 메모리 주최자 (Remo) : 재귀적인 에피소드 메모리 조직자. 효율적이고 확장 가능한 메모리 관리. 대화 데이터를 분류 순위로 구성합니다. 각 순위는 의미 적으로 유사한 요소를 클러스터합니다. 컨텍스트 인식 AI 시스템을위한 강력한 도구. 대화 기능을 향상시키고 정확도를 회상합니다.
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Window AI는 한 곳에서 AI 모델을 구성하고 웹에서 사용할 수있는 브라우저 확장자입니다. 개발자의 경우 : API 비용 및 한계에서 멀티 모델 앱을 쉽게 만들 수 있습니다. 주입 된 Window.ai 라이브러리 만 사용하십시오. 사용자의 경우 분산 된 AI를 활용하십시오. 사용자 : 개인 정보 보호를 보호하기 위해 외부 (OpenAI와 같은), 프록시 또는 로컬이든 웹에서 사용하는 AI를 제어하십시오. 모델 제공 업체의 경우 : 개발자가 앱을 변경하도록 요구하지 않고 사용자의 생태계에 연결하십시오.
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OpenChatkit은 강력한 오픈 소스 기반을 제공하여 다양한 응용 프로그램을위한 전문 및 범용 챗봇을 모두 만들 수 있습니다. 이 키트에는 명령 조정 언어 모델, 중재 모델 및 사용자 정의 리포지토리의 최신 응답을 포함시키기위한 확장 가능한 검색 시스템이 포함되어 있습니다.
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Alpaca-Turbo는 많은 설정없이 로컬로 실행할 수있는 대형 언어 모델을 사용하는 프론트 엔드입니다. LLAMA.CPP의 사용자 친화적 인 웹 UI이며 다른 구현과 차별화되는 고유 한 기능이 있습니다. 목표는 속도 나 기능을 희생하지 않고 구성하고 사용하기 쉬운 완벽한 채팅 경험을 제공하는 것입니다.
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LLM을 사용하여 채팅 애플리케이션을 구축 할 때 메모리 처리는 매번 구축 해야하는 것입니다. Motorhead는 해당 프로세스를 지원하는 서버입니다.
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Chatgpt 및 다양한 대형 언어 모델 (LLM)은 놀라운 다목적 성을 자랑하여 광범위한 응용 프로그램의 개발을 가능하게합니다. 그러나 응용 프로그램이 인기를 얻고 트래픽 수준이 높아짐에 따라 LLM API 통화와 관련된 비용이 상당해질 수 있습니다. 또한 LLM 서비스는 특히 상당한 수의 요청을 처리 할 때 느린 응답 시간을 나타낼 수 있습니다.
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이 파이썬 스크립트는 LLM 기반 자율 에이전트의 예입니다. 이 시스템은 OpenAI API를 사용하여 작업을 작성하고 실행합니다. 이 프로젝트의 핵심 아이디어는 조수에게 모든 작업을 수행하는 데 필요한 도구를 제공하는 것입니다. 사전 훈련, 미세 조정 또는 프롬프트 최적화를 통해 충분히 지능적인 에이전트를 위해 코드를 임의로 실행하고 자체 흐름과 메모리를 제어 할 수 있습니다. 이는 충분해야합니다 (가능하다면).
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Eval (Langchain을 사용한 탄성 다목적 에이전트)이 모든 요청을 실행합니다. 평가 방법처럼!
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최근에 많은 질문을 받았던 질문은 LLM (Langues Models)이 기계 학습 워크 플로우를 변경하는 방법입니다. LLM 애플리케이션과 협력하고 개인적으로 토끼 구멍을 내려다 보는 여러 회사와 협력 한 후 내 응용 프로그램을 구축합니다 ...
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카멜레온은 다양한 유형의 도구로 LLM을 증강시키는 플러그 앤 플레이 구성 추론 프레임 워크입니다. 카멜레온은 LLM 모델, 상용 비전 모델, 웹 검색 엔진, 파이썬 기능 및 사용자 관심사에 맞게 조정 된 규칙 기반 모듈을 포함한 다양한 도구를 작성하는 프로그램을 종합합니다. 자연 언어 플래너로서 LLM 위에 구축 된 Chameleon은 최종 응답을 생성하기 위해 작성하고 실행할 수있는 적절한 일련의 도구를 유추합니다.
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대형 언어 모델 교육, 서빙 및 평가를위한 개방형 플랫폼. Vicuna 및 FastChat-T5의 릴리스 릴리스.
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우리는 ShareGpt에서 수집 한 사용자 공유 대화에 대해 LLAMA를 미세 조정하여 교육을받은 오픈 소스 챗봇 인 Vicuna-13B를 소개합니다. 판사로서 GPT-4를 사용한 예비 평가는 Vicuna-13B가 90%이상의 사례에서 Llama 및 Stanford Alpaca와 같은 다른 모델을 능가하는 동시에 Openai Chatgpt 및 Google Bard의 품질이 90%이상을 달성한다는 것을 보여줍니다.
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Mr. Ranedeer AI Tutor와 함께 GPT-4의 잠재력을 잠금 해제합니다.
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Redpajama 프로젝트는 일련의 주요 오픈 소스 모델을 만들고 좋은 성능을 제공하는 성분을 엄격하게 이해하는 것을 목표로합니다.
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우리는 Redpajama 데이터 세트에서 훈련 된 Meta AI의 LLAMA 7B의 허가 된 오픈 소스 재생산 인 Openllama의 공개 미리보기를 공개하고 있습니다. 우리의 모델 가중치는 기존 구현에서 LLAMA 7B의 교체가 감소하는 역할을 할 수 있습니다. 또한 LLAMA 모델의 더 작은 3B 변형을 제공합니다.
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Knowledge의 새로운 채팅 기능으로보다 대화 형 학습 경험을 살펴보십시오! 큰 언어 모델의 힘을 활용하여 프로젝트 및 출처와 동적 대화에 참여하십시오. 직관적 인 채팅 인터페이스 내에서 질문을하고 개념을 탐구하고 이해를 심화시킵니다.
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MLC LLM은 다양한 하드웨어 백엔드 및 기본 응용 프로그램에 기본적으로 모든 언어 모델을 기본적으로 배포 할 수있는 보편적 인 솔루션이며, 모든 사람이 자신의 사용 사례에 대한 모델 성능을 더욱 최적화 할 수있는 생산적인 프레임 워크입니다.
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Google AI가 발표 한 대화식 인공 지능 Google-Bard는 공식적으로 영어, 한국 및 일본어를 지원합니다. 따라서 Google Bard의 더 나은 사용을위한 프롬프트를 공유합니다. Amazing-Bard-Prompts는 멋진 chatgpt-prompts의 포크이며 Google의 번역 엔진으로 번역됩니다. 기고자는 CSV 파일을 수정하여 Google Bard에 적합한 프롬프트를 편집, 검토 및 제안 할 수 있습니다.
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OpenAi Cookbook은 OpenAI API를 사용하여 일반적인 작업을 수행하기위한 예제 코드를 공유합니다.
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Chatgpt와 같은 생성 AI 언어 모델은 인간과 AI가 상호 작용하고 함께 작동하는 방식을 바꾸고 있지만 이러한 모델은 실제로 어떻게 작동합니까? 이 간단한 가이드에서 언어에 대한 현대 생성 AI에 대해 알아야 할 모든 것을 배우십시오.
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SuperAgent는 LLM (대형 언어 모델) 에이전트의 구성 및 배포를 제작에 단순화하는 강력한 도구입니다. 개발자가 벡터 DBS, 강력한 도구, 웹 후크, CRON 작업 등을 통한 메모리 및 문서 검색과 같은 기능을 포함하여 AI 에이전트를보다 쉽게 구축, 관리 및 배포 할 수 있도록 다양한 기능과 기능을 제공합니다.
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Developer -First AgentOps 플랫폼 - AI 에이전트를 배포, 테스트 및 모니터링합니다.
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Zeno Build는 대형 언어 모델을 사용하여 응용 프로그램을 신속하게 구축, 비교 및 반복하려는 개발자를위한 도구입니다.
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동시에 Chatgpt, Bing Chat, Bard, Alpaca, Vincuna, Claude, Chatglm, Moss, Iflytek Spark, Ernie 등과 동시에 최고의 답변을 발견하십시오.
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PrivateGpt의 Fastapi 백엔드 및 간소화 UI. GPT의 전력, 100% 개인적으로 데이터 유출이 없으면 문서와 개인적으로 상호 작용하십시오.
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구글에는 전설적인 엔지니어 인 제프 딘 (Jeff Dean)이 모든 엔지니어가 알아야 할 번호라는 문서를 정리했습니다. LLM 개발자가 봉투 계산에 유용한 것을 알 수있는 유사한 숫자 세트를 갖는 것이 정말 유용합니다. 여기서 우리는 모든 규모의 사용으로 특정 숫자, 숫자가 중요한 이유 및이를 유리하게 사용하는 방법을 공유합니다.
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이 튜토리얼에서는 Hugging Face Transformers 및 Amazon Sagemaker를 사용하여 문서 이해/문서 표시를 위해 Donut-Base를 미세 조정하고 배포하는 방법을 배웁니다.
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Pandagpt는보고 들고들을 수있는 일반적인 목적 교육 모델입니다. 파일럿 실험에 따르면 Pandagpt는 자세한 이미지 설명 생성, 비디오에서 영감을 얻은 스토리 작성 및 오디오에 대한 질문에 대한 답변과 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다.
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합성 가능성을 통해 LLM으로 응용 프로그램 구축
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GPT 및 Redis DataStore로 구동되는 무한 상황 및 적응 형 메모리를 사용하여 ChatGpt API를 여러 개의 동시 세션으로 확장 할 수 있습니다.
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이것은 Chatgpt 모델과 함께 사용되는 신속한 예제의 모음입니다.
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Jarvis, LLM을 ML 커뮤니티와 연결하는 시스템
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AI 기반 소프트웨어를 구축하기위한 배터리로 포함 된 라이브러리. Marvin의 임무는 AI를 다른 기능처럼 보이고 느끼게하여 AI를 코드베이스에 직접 통합하는 것입니다.
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Llamaindex (GPT Index)는 LLM을 외부 데이터와 연결하기위한 중앙 인터페이스를 제공하는 프로젝트입니다.
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GPT를 사용한 온톨로지 및 지식 기반 생성 큰 언어 모델을 사용하여 텍스트에서 의미 정보를 추출하는 지식 추출 도구
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챗봇 구축은 뜨거운 기술이되었으며 Chatgpt가 출시되면서 수많은 채팅 응용 프로그램이 출시되고 있습니다.
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로라와 포옹 얼굴을 가진 효율적인 대형 언어 모델 교육
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ChatDoctor : 의료 도메인 지식을 사용하여 라마 모델에 미세 조정 된 의료 채팅 모델
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GPT4ALL : 오픈 소스 챗봇의 생태계는 코드, 스토리 및 대화를 포함한 대규모 청정 보조 데이터 수집을 훈련했습니다. 라마를 기반으로 ~ 800K GPT-3.5-Turbo 세대의 어시스턴트 스타일 대형 언어 모델을 훈련시키는 데모, 데이터 및 코드
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이 저장소에는 2023 년 5 월 1 일부터 5 일까지 르완다 키 갈리에서 개최되는 11 번째 국제 학습 대표 회의 (ICLR 2023)에서 출판 될 논문 인 언어 모델의 가중치를 병합하여 Dataless Knowledge Fusion의 결과를 재현하는 실험 코드가 포함되어 있습니다.
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신속한 엔지니어링을위한 안내, 논문, 강의, 노트북 및 리소스
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이것은 대형 언어 모델 (LLM)을 사용하여 텍스트에서 구조화 된 데이터를“도움”하는 반 구운 프로토 타입입니다.
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재 훈련없이 사용자 피드백으로 배포 한 후 GPT-3을 수정하는 방법.
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이 기사는 Chatgpt가 개념적 수준에서 어떻게 작동하는지와 지식 그래프와 비교하는 방법에 더 중점을 둡니다.
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새 GPT-4 API를 사용하여 여러 대형 PDF 파일에 대한 ChatGpt 챗봇을 작성하십시오.
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이 repo는 OpenAI의 GPT3 모델을 포함하여 LANGCHAIN과 LLM (Langchain)과 대형 언어 모델 (LLM)을 결합하여 질문에 정확하게 답변 할 수있는 강력한 질문 응답 시스템을 구축하는 데 도움이됩니다.
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Colossalchat은 Colossal-AI Project에서 구동되는 RLHF를 사용하여 LLM을 구현하는 프로젝트입니다. 이 프로젝트에서 구현 된 모듈의 이름이며 Colossalchat 프로젝트에서 개발 한 대형 언어 모델의 이름이기도합니다.
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All-In Podcast를 특징으로하는 YouTube 재생 목록에 대한 OpenAi 구동 시맨틱 검색.
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Sketch는 데이터의 맥락을 이해하여 제안의 관련성을 크게 향상시키는 Pandas 사용자를위한 AI 코드 작성 어시스턴트입니다. 스케치는 몇 초 만에 사용할 수 있으며 IDE에 플러그인을 추가 할 필요가 없습니다.
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우리는 ShareGpt에서 수집 한 사용자 공유 대화에 대해 LLAMA를 미세 조정하여 교육을받은 오픈 소스 챗봇 인 Vicuna-13B를 소개합니다. 판사로서 GPT-4를 사용한 예비 평가는 Vicuna-13B가 OpenAI Chatgpt 및 Google Bard의 품질을 90%이상으로 달성하면서 90%이상의 사례에서 LLAMA 및 Stanford Alpaca와 같은 다른 모델을 능가한다는 것을 보여줍니다.
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에이전트를 Haystack 생태계에 소개합니다. 에이전트의 구현은 MRKL Systems Paper ( 'Miracle'으로 발음)와 React 용지의 두 논문에서 영감을 얻었습니다. 당신이 논문을 읽는 것을 좋아한다면, 나는이 두 가지를 강력히 추천합니다. 여기 에서이 기능을 Haystack에 어떻게 소개하는지 설명하겠습니다.
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대형 언어 모델 기반 챗봇 교육, 서빙 및 평가를위한 개방형 플랫폼.
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LMQL은 언어 모델 상호 작용을위한 프로그래밍 언어입니다.
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자신의 사용자 정의 chatgpt 스타일 Doc 검색을 구축하기위한 템플릿 Next.js, OpenAi 및 Supabase로 구동됩니다.
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llama.cpp 라이브러리를위한 간단한 파이썬 바인딩.
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Chatgpt, GPT-4 및 Claude와 같은 모델은 인간 피드백 (RLHF)의 강화 학습이라는 방법을 사용하여 미세 조정 된 강력한 언어 모델입니다.
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데이터 과학자, 엔지니어 및 분석가를위한 AI 코드 작성 어시스턴트.
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비주얼 스튜디오 코드 - ChatGpt 통합
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GitHub 저장소 "GPTCache"는 GPT와 같은 대규모 언어 모델을위한 고성능 캐시 시스템입니다. 중간 결과를 캐싱하여 GPT 모델의 추론 대기 시간 및 비용을 줄이는 것을 목표로합니다.
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블로그 게시물은 Llamaindex 및 Langchain을 사용한 시맨틱 검색 구현에 대해 설명합니다. Llamaindex는 빠르고 메모리 효율적인 인덱싱 시스템이며 Langchain은 쿼리를 의미 검색을 위해 삽입으로 변환 할 수있는 언어 모델입니다.
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Auto-Gpt는 GPT-4 언어 모델의 기능을 보여주는 실험적인 오픈 소스 응용 프로그램입니다. GPT-4에 의해 주도 된이 프로그램은 자율적으로 개발 및 관리를 관리하여 순자산을 늘립니다. 자율적으로 실행되는 GPT-4의 첫 번째 예 중 하나 인 Auto-Gpt는 AI와 함께 가능한 것의 경계를 푸시합니다.
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이 튜토리얼에서는 Llama (대형 언어 모델 메타 AI)를 훈련하고 미세 조정하는 방법을 배웁니다. 라마를 다시 쓰는 Lit-Llama는 8GB 소비자 GPU에서 추론을 실행할 수 있습니다. 또한 파이토치 코드를 가속화하기 위해 라이트닝 패브릭을 사용하는 방법을 알게 될 것입니다.
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대화식 데이터 분석 및 탐색을위한 사용자 친화적 인 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 데이터를 쉽게 필터링, 정렬 및 시각화 할 수 있으며 기계 학습 및 자연어 처리 기능도 포함 할 수 있습니다.
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GitHub 저장소 "OpenPlayground"는 머신 러닝 알고리즘 및 신경망을 탐색하기위한 대화식 놀이터를 제공합니다. 여기에는 사전 구축 된 모델 및 데이터 세트, 사용자 정의 데이터 및 모델을 업로드하는 기능이 포함됩니다.
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수많은 대형 언어 모델 (LLM)과 챗봇이 주중에 일주일에 출시되면서 종종 성능에 대한 웅장한 주장으로 인해 오픈 소스 커뮤니티가 이루어지는 진정한 진보를 필터링하기가 어려울 수 있으며 어떤 모델이 예술의 최신 상태인지. ? Open LLM Leaderboard는 LLM 및 챗봇이 출시 될 때 LLM 및 챗봇을 추적, 순위 및 평가하는 것을 목표로합니다. ? 이 리더 보드의 주요 장점은 커뮤니티의 모든 사람이 자동 평가 모델을 제출할 수 있다는 것입니다. gpu 클러스터, 그것이? 허브에 무게가있는 변압기 모델. LLAMA와 같은 비상업적 라이센스 모델에 대한 델타 체중이있는 모델 평가도 지원됩니다.
이 저장소에 대한 기여는 환영 받고 권장됩니다! 언어 모델을 사용하는 흥미로운 응용 프로그램이나 튜토리얼이 있으면 풀 요청을 제출하십시오. AI 언어 모델의 힘을 함께 보여 드리겠습니다!
이 저장소는 MIT 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다.
