关于人工智能:AI浪潮下12大开源神器介绍

42次阅读

共计 1751 个字符,预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。

Auto-GPT

Auto-GPT 是一个实验性的开源应用程序。这个程序由 GPT- 4 驱动,齐全自主的去实现你给机器人安排的工作。截至发稿,Auto-GPT 曾经在 GitHub 上播种 105K star。

我的项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT

stable-diffusion

开源的文本到图像模型。

我的项目地址:https://github.com/CompVis/stable-diffusion

以及基于 stable-diffusion 的 stable-diffusion-webui,能够应用浏览器更加不便地体验文生图的能力。

我的项目地址:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

gpt4all

一个开源聊天机器人,能够装置在本地客户端间接运行。因为训练数据问题,对中文的反对尚不敌对。

我的项目地址:https://github.com/nomic-ai/gpt4all

langchain

应用 LLM 串联构建应用程序。

大型语言模型(LLMs)正在成为一种具备变革性的技术,使开发人员可能构建以往无奈实现的应用程序。然而,仅仅使用这些 LLM 通常不足以发明出真正弱小的应用程序,真正的威力在于将它们与其余计算或常识起源相结合。Auto-GPT 也是借助于这个我的项目的思维进行构建的。

我的项目地址:https://github.com/hwchase17/langchain

segment-anything

Segment Anything Model(SAM)是一种先进的图像宰割模型,它基于 Facebook AI 在 2020 年公布的 Foundation Model3,可能依据简略的输出提醒(如点或框)精确地宰割图像中的任何对象,并且无需额定训练就能适应不相熟的对象和图像 4。它利用了传统的计算机视觉技术和深度学习算法,在一个涵盖 1100 万张图片和 11 亿个掩码的宏大数据集上进行了训练,展现出了卓越的零样本性能。

我的项目地址:https://github.com/facebookresearch/segment-anything

llama

Meta 开源的大语言模型。

我的项目地址:https://github.com/facebookresearch/llama

基于 llama 的 C ++ 版本 llama.cpp。

我的项目地址:https://github.com/ggerganov/llama.cpp

DeepSpeed

DeepSpeed 是由微软开源的一个深度学习优化库,旨在使大语言模型的训练更简略、高效和迅速。

我的项目地址:https://github.com/microsoft/DeepSpeed

ChatGLM-6B

ChatGLM-6B 是一个开源的、反对中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具备 62 亿参数。联合模型量化技术,用户能够在生产级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。

我的项目地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B

whisper

OpenAI 的 Whisper 主动语音辨认 (ASR) 模型。

我的项目地址:https://github.com/Const-me/Whisper

以及基于 Whisper 的 C ++ 版本 whisper.cpp。

我的项目地址:https://github.com/ggerganov/whisper.cpp

以及基于 Whisper 并应用 CTranslate2 进行提速的 faster-whisper。

我的项目地址:https://github.com/guillaumekln/faster-whisper

Vicuna

开源的 LLM 聊天机器人。能够达到 GPT4 90% 的程度。

我的项目地址;https://github.com/lm-sys/FastChat

MiniGPT-4

具备图像理解能力的机器人。

fauxpilot

用于代替 GitHub Copilot 的开源编程助手,

我的项目地址:https://github.com/fauxpilot/fauxpilot

正文完
 0