Awesome-Multimodal-Large-Language-Models

这个开源项目是斯坦福开发的一种遵循指令的 LLaMA 模型，它是基于Meta的LLaMA 7B 模型微调而来的，支持单个GPU或CPU的使用。该模型的表现与OpenAI的text-davinci-003（GPT-3）相近。

这个开源项目是为了在普通消费级硬件上进行Vicuna LLM的微调而提供的一个完整的流程。它结合了LoRA和RLHF，并在Vicuna架构的基础上实现了RLHF（强化学习与人类反馈）。它基本上是一个类似于ChatGPT的项目，但具有Vicuna的功能。

这个开源项目是针对Bing使用的ChatGPT API进行反向工程，并提供优化性能的功能。使用该项目需要有试用资格的Bing网站cookie，据说性能比ChatGPT官方网站的要好，跟Pro版本差不多。

本文介绍了一个名为DDSP-SVC 3.0的开源项目，它是一个可以替代低配SO-VITS-SVC的工具。使用该工具，可以用更低的显存和更短的时间训练出模型，生成AI音乐。尽管生成的音乐质量相对较低，但可以用于快速生成音乐。

该开源项目是一个微型的简单GPT智能体，具有多种功能，包括股票分析、网络安全测试、图像生成和披萨订购等。它基于GPT4，可以执行一些简单任务。该项目可以在GitHub上找到。

这个开源项目是一个基于Electron的AI助手，功能强大，可以协助用户进行写作、阅读和编程等任务。它采用机器学习技术实现人工智能功能，旨在提供极致的桌面端效能工具。

Floneum是一个开源项目，旨在为机器学习领域提供一个AI工作流图形编辑器。该工具允许用户通过可视化图形编辑器，无需编程经验，将社区制作的插件与本地AI模型结合起来。这使得用户可以轻松地构建复杂的工作流，并且可以根据自己的需求自定义和配置插件和模型。 Floneum的目标是为机器学习项目提供更高效和直观的开发环境。

"Whisper"是一个通用的语音识别工具，代表了自动转录和理解口语领域的重大进步。这个工具能够识别、转录并理解来自广泛来源的语音，使其在从个人助理到专业转录服务等各种应用中都非常有用。

DeepSpeed Chat是一个系统框架，可以在模型训练中加入RLHF流程。它支持各种规模的高质量类ChatGPT模型的训练，包括千亿级大模型的一键RLHF训练。

这个开源项目总结了使用大型语言模型（如 OpenAI 的 GPT-4）时的一些提示和技巧。主要内容包括以下几点：如何与大型语言模型进行有效的交互，如何优化输入以获得更好的输出结果，如何处理模型的输出结果，如何调整模型的超参数以提高性能，如何处理大量数据以提高模型的训练效果，以及如何解决使用大型语言模型时常见的问题和挑战。

"Empereur" 是一个设计用于与 Hugging Face 模型库交互的 AI 工具，它允许用户通过 Python 脚本无缝下载模型。其主要角色是作为用户和 Hugging Face 模型库之间的桥梁，简化了寻找、选择和下载各种 AI 模型的过程。

ChatGPT Box是一个开源插件，可以将#ChatGPT#深度集成到浏览器中。该插件有多项功能，包括适配主流网站，内置翻译、总结、润色、情感分析、段落划分、代码解释和问询等功能。

这个开源项目是一个示例应用程序，它主要使用Azure认知搜索进行检索，并使用Azure OpenAI大型语言模型来支持ChatGPT风格和问答体验。它展示了如何在Azure中运行检索增强生成模式的应用程序。此外，该项目还提供了各种OpenAI API的使用案例和教程。

这个开源项目叫做“AI Code Translator”，它基于GPT-3.5/GPT-4技术开发，可以帮助用户将程序代码自动转换成其他编程语言，从而节省时间和提高效率。该项目的代码托管在GitHub上，支持数十种编程语言互相切换。

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。

Azure ChatGPT是一个专为企业内部设计的聊天机器人项目。它具有私密性和安全性，只允许企业内部人员之间进行交流，保护数据的隐私和安全。作为一个聊天机器人，Azure ChatGPT提供自动化的对话功能，帮助员工解决问题、寻求建议，并与同事进行沟通和协作。该项目与Azure的其他服务相集成，为企业提供更多功能和扩展性。Azure ChatGPT基于机器学习技术，实现智能的自然语言对话。总之，Azure ChatGPT为企业提供了一个私密、安全和智能的内部交流平台。

这个开源项目的功能主要是利用ChatGPT技术来构建Kedro机器学习管道和Streamlit前端。

这个开源项目具有以下功能： 1. 自主管理：可以独立管理，不依赖于其他系统或平台。 2. 社区驱动：由社区成员参与开发和改进驱动，意味着项目的发展是社区共同努力的结果。 3. 本地 OpenAI 兼容 API：提供本地的 API 接口，与 OpenAI 兼容，可以直接替代在消费级硬件上运行 LLM（Language Model）的 OpenAI。 4. 无需 GPU：不需要使用 GPU，可以在普通硬件上运行。 5. 运行 ggml 兼容模型的 RESTful API：能够运行支持 ggml 兼容的模型，并提供 RESTful API 接口。 6. 支持多个模型：支持多种模型，如 llama.cpp、alpaca.cpp、gpt4all.cpp、rwkv.cpp、whisper.cpp、骆马、考拉、gpt4all-j、大脑等等。