这个开源项目的功能包括:提供 ChatGPT 的中文指南,提供指令指南,提供精选资源清单,以及帮助用户更好地使用 ChatGPT。该项目属于机器学习相关的开源项目。
该开源项目旨在分享OpenAI API的技巧和窍门,包括使用asyncio进行异步请求、使用ColdMailer自动发送邮件以及使用GPT-4进行文本压缩等。这对于机器学习领域的开发者和研究人员非常有用。
ChatGPT是一个专门为学术优化的开源项目,可用于写论文等。此外,该项目还支持使用API2D来使用GPT4。
SuperCLUE是一个针对中文大模型的综合性基准测试平台,提供标准化的评估指标和多任务测试能力,旨在帮助研究者评估和比较中文大模型的性能。
这个开源项目是一个Vim/Neovim AI代码生成插件,使用了OpenAI、ChatGPT等技术。其功能为帮助用户自动生成代码的片段。
这是一个用Java开发的开源项目,是一个聊天机器人。项目使用了Spring Boot 3和JDK 17技术,并支持AccessToken和ApiKey两种模式。
这个开源项目名为FreeGPT WebUI,是一个基于GPT 3.5/4模型的Web界面应用程序。它提供了一个聊天界面,让用户可以直接与ChatGPT进行交互。与其他类似项目不同的是,该应用程序无需API密钥,用户可以直接使用而无需认证。该项目是由开发者Ramon Victor Cardoso O开发的,并且完全免费。
收录各种各样的指令数据集,用于训练 ChatLLM 模型,支持多种自然语言处理任务。
一个完整的管道,用于在消费级硬件上使用LoRA和RLHF微调Vicuna LLM。该项目实现了基于Vicuna架构的RLHF(强化学习与人类反馈),基本上是ChatGPT的变种,但使用Vicuna。
这个开源项目是一个平价的ChatGPT实现方案,它基于ChatGLM-6B。ChatGPT是一个机器学习模型,用于生成人类风格的对话和回答问题。ChatGLM-Tuning旨在提供一个简单易用的解决方案,使开发者能够更轻松地利用ChatGPT实现对话应用程序。
这个开源项目的作用是将文件夹内容打包成 ChatGPT 可以接收的格式,方便使用 code interpreter 插件。它能够简化文件传输和共享过程,提高工作效率,是一个与机器学习相关的开源项目。
这个开源项目是一个后端实现,它的功能是兼容 ChatGPT 接口风格的客户端,并且是一个开源的机器学习项目。简而言之,这个项目是一个开源的机器学习后端,可以兼容 ChatGPT 接口风格的客户端。
这是一个开源项目,它的功能是在Emacs中使用ChatGPT聊天机器人。这个聊天机器人使用机器学习技术。
这个开源项目是一个智能助手,主要用于翻译、摘要和英语学习。它采用机器学习技术,并已在GitHub上公开了源代码。
ChatLLM 是一个基础知识库,旨在帮助用户轻松使用大型语言模型(LLM)。它提供生产级的API,支持前后端分离,并兼容多种LLM模型,如文心一言和讯飞星火。该项目易于集成和扩展,具有友好的用户界面,方便开发者和用户使用。
这个开源项目名为“ChatGPT回答失败案例集”,使用了机器学习技术。其功能可能是,收集ChatGPT回答失败的案例并进行归档。
这个开源项目使用Vue3 + Typescript + Tailwind CSS框架,调用OpenAI的gpt-3.5-turbo模型API实现简单聊天对话,并支持连续对话。
一个Python应用开发框架,可以在几分钟内构建类似ChatGPT的用户界面,支持多种元素管理和云部署,适合快速开发和部署聊天机器人及互动应用。
这个开源项目是一个能够代理请求ChatGPT API的Cloudflare Worker。它支持Stream的流式输出。