ChatGPT Svenska-提供瑞典语的智能对话体验

微软研究院提出的一项关于将OpenAI的ChatGPT用于机器人应用程序的实验研究。该项目旨在增强机器人对自然语言的理解和交互能力，支持多种机器人平台，并提供可扩展的框架，便于快速开发和部署新的机器人应用，包含示例和教程以帮助用户快速上手。

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。

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。

这是一个双层递归卷积网络模型的参考实现，旨在提供灵活的应用支持和优化的性能。

该项目提供了一个关于对比学习在自然语言处理领域最新研究论文的全面列表，包括论文链接和引用信息，涵盖多种NLP任务的对比学习方法，并定期更新以反映最新的研究进展。

nlp-notebook 实现了 NLP 领域常见任务，包括新词发现、基于 PyTorch 的词向量、中文文本分类、实体识别、摘要文本生成、句子相似度判断等功能，旨在为用户提供便捷的自然语言处理解决方案。

OpenChat是一个遵循“少即是多”理念的开源大语言模型，基于LLaMA架构，经过6K GPT-4对话数据的微调，旨在提供高效的自然语言处理能力。

出门问问提供的超大规模语言模型，基于其通用的表示与推理能力，支持多轮交互，能够大幅度提高生产效率和数据处理能力，被广泛应用于问答系统、自然语言处理、机器翻译、文本摘要等领域

Doctran是一个文档转换框架，旨在通过使用大型语言模型(LLM)和开源自然语言处理(NLP)库，将原始文本转换为干净、结构化、信息密集的文档，从而优化向量空间检索的效果。该框架能够有效地处理非结构化文本数据，提升文档的可读性和检索效率。

AAGPT是一个实验性开源应用，展示了大型语言模型（如GPT-3.5和GPT-4）的能力，适合研究和学习使用。它支持多种自然语言处理任务，便于社区的贡献与合作。

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

在维基百科文章上运行文档问答(Q&A)任务，使用LangChain作为问答框架，使用OpenAI和HuggingFace模型进行嵌入和语言模型微调。该项目旨在提高用户在维基百科上查找信息的效率，通过自然语言处理技术，为用户提供准确的答案。

Graph4NLP是一个库，旨在简化图神经网络在自然语言处理中的应用，支持多种任务和模型的灵活使用。

基于 LLaMA-7B 经过中文数据集增量预训练，旨在提升中文自然语言处理能力。

MiniMax发布的语言模型，4560亿参数，其中每个token激活459亿参数。采用混合架构，结合Lightning Attention、Softmax Attention和专家混合（MoE），能在推理时处理长达400万token的上下文，在多个学术基准测试中表现出色。

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。

Llama 2 模型的优化版本，包含一系列解码器层，使用不同的投影大小和架构变化以提高效率。

Cheat Layer是一个商业自动化平台，利用定制训练的GPT-3模型，能够通过简单的语言解决复杂的自动化问题。用户只需下载浏览器扩展，描述想要自动化的任务，系统便能理解指令并生成所需代码。