AI 熱門開源項目排行

1、Stanford Alpaca

簡介：提供了用於訓練斯坦福大學 Alpaca 模型的代碼和文檔，以及生成相關數據。Alpaca 模型是一種大型語言模型，專注於提供更高效的文本生成和處理能力。項目旨在促進語言模型的研究與開發。
地址：github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca

2、llama.cpp
簡介：Facebook 的大型語言模型 LLaMA 的 C/C++ 移植版。項目的目標是在保持模型性能的同時，提供更高的運行效率和更好的系統兼容性。對於需要在本地運行和集成 LLaMA 模型的開發者而言，這個項目是一個寶貴的資源。
地址：github.com/ggerganov/llama.cpp

3、gpt4all
簡介：gpt4all 是一個開源項目，提供可以在任何地方運行的大型語言模型聊天機器人。它旨在使得部署和使用大型語言模型變得簡單，爲開發者社區提供了便利的接口和工具。
地址：github.com/nomic-ai/gpt4all

4、vllm
簡介：vllm 是一個針對大型語言模型的高吞吐量和內存高效的推理和服務引擎，支持快速、便捷、廉價的 LLM 模型服務，旨在優化模型的部署和運行效率。
地址：github.com/vllm-project/vllm

5、MiniGPT-4
簡介：項目提供了 MiniGPT-4 和 MiniGPT-v2 的開源代碼，這些是縮小版的 GPT-4 模型，旨在提供類似功能但資源要求更低的解決方案。這使得在資源受限的環境中研究和開發大型語言模型變得可能。
地址：github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4

6、LLaVA
簡介：LLaVA 項目旨在構建具有 GPT-4V 級別能力的大型語言和視覺助手。該項目側重於視覺指令微調，強化了模型處理視覺信息的能力。
地址：github.com/haotian-liu/LLaVA

7、Awesome Multimodal Large Language Models
簡介：精彩的集錦列表項目，彙集了關於多模態大型語言模型的最新論文和數據集，以及它們的評估方法。這是一個資源豐富的倉庫，爲那些對大型多模態語言模型研究和應用感興趣的研究人員和開發者提供了寶貴的信息。
地址：github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models

8、JARVIS
簡介：由微軟開發的 JARVIS 是一個系統，用於將大型語言模型與機器學習社區連接起來。項目伴隨着一篇論文，介紹瞭如何利用大型語言模型來提升機器學習任務的性能和效率，旨在探索人工智能的廣義智能 (AGI) 並將最前沿的研究成果分享給整個社區。
地址：github.com/microsoft/JARVIS

9、ChatPaper
簡介: 利用 ChatGPT 來加速科研流程的工具，可以對 arXiv 等科研論文庫的論文進行全文總結，提供專業翻譯、潤色、審稿以及審稿回覆的功能，旨在全流程加速科研人員對文獻的處理和理解。
地址: github.com/kaixindelele/ChatPaper

10、MLX
簡介: MLX 是一個爲蘋果硅芯片設計的數組框架，專注於利用 Apple Silicon 的硬件特性，提供高性能的機器學習運算能力，旨在優化和加速機器學習任務在蘋果硬件上的執行效率。
地址: github.com/ml-explore/mlx

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