GitHub Models-为AI工程师提供强大语言模型

Linly是基于Falcon模型的增强版本，通过扩充中文词表并在中英文数据上进行增量预训练，旨在提升自然语言处理任务的效果。

该项目提供了现代深度学习技术在自然语言处理中的应用，包括多种模型和算法，结合实用代码示例，适用于多种NLP任务，文档易于理解，同时持续更新最新研究成果。

中文Mixtral-8x7B，基于Mistral发布的模型Mixtral-8x7B进行了中文扩词表增量预训练，旨在提升中文文本生成和理解能力，支持多种自然语言处理任务。

UFO是由微软开发的专注于Windows操作系统交互的UI代理，能够理解用户的自然语言指令和屏幕的视觉内容，自动执行复杂任务，支持自动化UI操作，易于集成和扩展，提供高度可定制的交互方式。

Self-Instruct是一个对齐自生成指令的项目，旨在提升语言模型的适应性，支持多样化任务的处理，适合自适应聊天机器人和自然语言处理任务。

这是一个可以让你轻松运行LLaMA2聊天模型的项目，支持官方版和中文版，仅需3个步骤即可完成部署。它可以在无GPU的环境中运行，适合低配置设备，使用INT4量化，支持5GB至14GB的显存配置。

关于使用RAG模式(Retrieval-Augmented Generation)的应用和资源的信息，包括关于RAG技术的综述，以及一些GitHub库和企业级应用的链接，这些应用使用RAG模型来增强自然语言处理和信息检索能力

Gorilla是一个擅长调用各类API的大语言模型，能够通过自然语言查询生成语义和语法正确的API调用。

一个基于Daizhige文本训练的语言模型，专注于汉字书写和语法的生成与分析，能够处理多种汉字书写形式并具备上下文理解能力。

ollama-voice-mac是一个在Mac上完全离线运行的语音助手，利用Mistral 7b模型进行自然语言处理，同时采用Whisper模型进行语音识别，提供用户友好的体验和多种语音指令支持。

MiniRBT (中文小型预训练模型) 是由iFLYTEK开发的一个小型中文预训练模型，旨在提供高效的自然语言处理能力。

Dromedary是IBM开源的一个基于LLaMA的大语言模型，旨在通过最少的人工监督训练实现高效的自然语言处理，结合基于原则的推理与LLMs的生成能力，致力于解决人类监督在质量和可靠性方面的问题。

包含了从计算机视觉、自然语言处理到生物计算、气象预测等各个领域的模型，这些模型结合了幻方萤火超算集群的特点，使用并行训练、高效算子、高性能存储等方式，大幅提升原有模型的性能，节省训练时间。

这是一个为机器学习、人工智能和数据科学从业者整理的重要GitHub仓库集合，涵盖了多个主题和技术，提供丰富的资源链接。

ERNIE是百度于2020年开源的生成式模型，旨在通过深度学习技术提高自然语言处理的能力。

SOS4NLP是针对自然语言处理领域的综述调查，提供全面的NLP资源汇总，包括多种任务和方法的研究综述、丰富的参考文献和链接，旨在帮助研究人员快速找到相关资料。

BlindChat是一个在浏览器中完全运行的私有对话式AI，旨在保护用户隐私，确保对话内容不被存储，同时提供多种自然语言处理功能，用户可以轻松与AI进行互动。

书生·浦语（InternLM）是由上海人工智能实验室和 SenseTime（贡献相等）与香港中文大学、复旦大学和上海交通大学合作开发的多语言大型语言模型。