「LLM」の検索結果
77 件prompts.chatは、コミュニティが共有したChatGPT用のプロンプットを発見・収集できる場所で、無料でオープンソースで提供されている。
rayは、core分布ランタイムとAIライブラリで構成されたAI計算エンジンで、スケーラブルなAI計算をサポートする。
Rustを使ってモジュラーLLMアプリケーションを構築することができるライブラリです。
Apple Silicon上でLLM推論サービスをシステムエンジニアが作成するチュートリアル。
マルチモーダル理解技術のための新しいアプローチであるMIRRORを提案しました。MIRRORは、テキスト、図、テキストと図の組み合わせから等価な視点を提供することで、視覚的な推論や複雑な推論力を向上し、さまざまなモデルの
医学画像分析は、医療の診断や治療を支援するために画像に記載されたデータから情報を抽出する研究分野です。この研究では、foundation modelsを用い、医療画像分析のための新しいアプローチを提案しました。found
ユーザーの行動を認識し、オートエージェントを構築するためのツール。
Unsloth Studioは、オープンモデルのトレーニングと実行を支援するWebUIです。このライブラリは、Gemma4、Qwen3.5などのオープンモデルのテストとトレーニングを支援するために使われます。
LLMの推論 Transparency を高めるために、DiffusionGemmaの計算を分離しVariable Transparency とAlgorithmic Transparencyを評価します。
この論文では、現在のVision-Language-Benchmark（VLB）を超える、MLLMがアクティブな観察を実演できるようにするためのバenchmark、ActiveVisionを提案する。このActiveVi
このリポジトリでは、LLMベースのエージェントアプリケーションのための強化学習の橋渡しを提供しています。
ARTは、多段強化学習トレーナーです。このトレーナーは、GRPOを使用して、現実世界のタスクに対して、多段強化学習を行うことができます。
この論文では、LLM を提供するために使用される Mooncake サービス プラットフォームについて説明しています。Mooncakeは、Kimi というリーディングのLLMサービスを提供するサービスです。Kimiは、M
このリポジトリでは、AIエンジニアリングのためのリソースを提供しています。
このリポジトリでは、高性能で大規模なベクトルデータベースとベクトル検索エンジンを提供しています。
このリポジトリでは、AIワークロードを管理するためのシステムであるSkypilotを提供しています。
このリポジトリでは、AIアプリケーションをローカルに実行できるツールキットであるRunAnywhere-sdksを提供しています。
TensorZeroは、LLMゲートウェイ、オブザーバビリティ、評価、最適化、実験を統一したオープンソースのLLMOpsプラットフォームです。
metaflowは、AI/MLシステムを構築・管理・ディプロイするために使用できるプラットフォームです。
マルチモーダルAIに適したオープンレイクハウスフォーマットです。このフォーマットでは、パレットからデータを2行のコードで変換することができ、100倍速くなります。また、ベクトルインデックスやデータバージョニングが可能です
flyteは、高度に動的で堅牢なAIオーケストレーションプラットフォームであり、データ、モデル、コンピューティングを統合してAIワークフローを作成することができます。
aimは、利用しやすく強力なオープンソースのエクスペリメントトラッカーです。
このリポジトリでは、AIモデルの互換性を確保するためのオープンスタンダードであるONNXを提供しています。
CVV または CWE への分類を実現し、バグ修正のために重要な手順となるCVEへの CWE 分類を自動化する。
このリポジトリでは、私的なAIプラットフォームであるDocGPTを提供しています。
オープンソースのAIオーケストレーションフレームワークです。LLMアプリケーションの構築に必要なパイプラインやエージェントワークフローの設計ができるようになっています。
このリポジトリでは、中文LLaMA & Alpaca LLMsを提供しています。
LLMやVLMのFine-Tuningを簡素化したライブラリ。
医学画像に対する疾患検出モデルを開発し、臨床現場で早期検出と迅速な介入を容易にすることを目的としたフレームワークを提案します。
オープンソースのGPT/LLMエージェント作成ツールです。
このライブラリは、空間情報を扱うためのコンピュータビジョンライブラリです。
NestJSベースのAIチャットボット開発ツールです。
エージェントRRLに関連するアワーショットリスト。
このリポジトリは大規モデルの無学習に関するリソースをまとめたものです。
このリポジトリでは、Lecture Learning Modelsに対してReinforcement Learningを実行するライブラリを提供しています。
xtunerは、超大規模MoEモデルを高速にトレーニングするためのトレーニングエンジンです。
giskard-ossは、LLMエージェントの評価とテストライブラリを提供します。
音声認識、声活動検出、テキスト処理などを行う、基盤となる音声認識ツールキットを提供する。
ドキュメントを構造化するために使えるオープンソースのETLソリューション。
LLMを利用するために、セマンティック検索やLLMのオーケストレーションなどを行えるフレームワーク。
LLMを評価するプラットフォームであり、さまざまなモデルとデータセットをサポートする。
AIエージェントを組み立てるためのライブラリ。
デバイス上のLLM推論をXビット量化を使用したもの。
販売データを分析するために、機械学習モデルが使用されるリソースが提供されていました。
AIエージェントをGoogle Cloudに展開することが可能で、CI/CD、評価、観察など、プロダクションリードテンプレートが事前に用意されています。
微舆は人人可用的多Agent舆情分析助手であり、情報茧房を打破して舆情の原貌を還元し、未来の走向を予測し、決策を助けることができます。
AIを使ったwebスクレイピングツールです。
Ludwigは、LLM (Large Language Model) のカスタム化と構築のための低コストフレームワークです。このフレームワークは、ユーザーがカスタム LLM を構築し、トレーニングするのを容易にします。
OpenAIに互換性があり、Cloud APIとして利用できるLLM。
モデルをサービングするためのライブラリを紹介している。
Open-dLLMはOpen diffusion language modelを公開しており、コード生成の前トレーニング、評価、推論、チェックポイントを公開しています。
大規模言語モデルのテスト時間調整に関する調査のリポジトリ。
ゼネレーティブAIに関連するリソースの一覧。
さまざまなLLMのゲートウェイとして使えるライブラリ。
このリポジトリでは、高スループットと低メモリ消費のLLMインフェレンザエンジンであるVLLMを提供しています。
LLMのマージに関してのマニュアルです。理論、方法、応用などについての概要が記載されています。
最適なAIモデルを効率的に学習するためのオーサリングツール。Agent Lightningを使用して、トレーナーをセットアップし、データをトレーニングしてモデルを学習することができる。
このリポジトリには、LLM、RAG、およびオーソリティの認識を含む、AIエンジニアリングのための深いドキュメントがあります。
Embodied AIやロボットとLarge Language Modelを組み合わせた研究のリポジトリ。
OpenRLHFは、Ray上に構築された強化学習フレームワークです。このフレームワークは、PPO、DAPO、REINFORCE++など、様々な強化学習アルゴリズムをサポートしています。
AIエージェントの開発と実装を行うためのエンドツーマンド、コードファーストのチュートリアル。
MemVidは、サーバーレスで単一ファイルの記憶層を提案し、AIエージェントが即時検索と長期的な記憶を持つようにする記憶層です。
Awesome Mixture of Experts (MoE): A Curated List of Mixture of Experts (MoE) and Mixture of Multimodal Experts
この研究では、COVID-19臨床パスウェイズの予測監視を支援するために、パイプラインを構築しました。このパイプラインには、データリフティング、時間的再構成、イベントログの構築、プリフィックスベースの表現、予測モデルの整
GUI操作自動化に伴う停止判定、復讐、再検索に関する問題を解決し、 GUI操作自動化を実現するためのフレームワークを開発します。
本研究では、生成推奨システムにおけるアイテムIDの構築、調整、生成の手法について、アイテムIDの構築方法を分析しています。
iOS、macOS用のアプリ「Enchanted」は、個人でホストした言語モデル（LLama2、Mistral、Vicunaなど）とのチャットを可能にする。
AIドライブのマルチエージェント研究アシスタント。仮説の生成、データ分析、およびレポートの生成を自動化する。
home-llmは、ローカルLIMを使ってスマートホームの制御を可能にするHome Assistantの統合モデルです。
この研究では、画像理解を強化する強化されたビジョンホルシックスモデル (VLM-R1) が提案されます。この modelは、画像を理解しやすくするように設計されています。
この論文では、RAG、AIパイプライン、企業検索を含むクラウド テンプレートを提供するアプリケーション「llm-app」を紹介します。 llm-app は Docker で動作し、Sharepoint、Google Dr
LLMを使用して、自然言語処理における情報抽出を行うためのPythonライブラリです。
学習中のアイデアや知識を整理するための日記。
telegramSummaryBotは、グループチャットをAIでサマライズすることができる。無料でデプロイして使用できる。
データをAIに変換する基盤を構築することで、ビジネス上の問題を解決できます。この研究では、Model eXecution + Context ProtocolであるMXCPを提案し、データの変換を簡素化した上で、AIアプ
深層学習のノート書。このノートには、土山さんのPytorchノート、おしうの「深層学習」を実践するノート、Wu's「深層学習」をテキスト化したノート、およびダフィンの「大モデルエージェント」のノートが含まれている。
分析システムの性能を向上するための学習モデル開発を行う。