SLAM-LLM

专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具

SLAM-LLM 多模态大语言模型语音处理音频处理音乐处理 Github 开源项目

SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包，为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理，提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务，具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点，适合研究人员和开发者使用。

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meta-llama/llama在GitHub提供先进的Llama模型推理代码，开发者可以参与贡献，助力项目发展。该平台允许下载各种预训练及微调的Llama大型语言模型，并提供完整的模型权重及实施代码，推动技术创新与企业发展。

PointLLM - 多模态大语言模型理解点云数据的突破性进展

3D点云GithubPointLLM多模态大语言模型开源项目计算机视觉

PointLLM是一个创新的多模态大语言模型，可理解物体的彩色点云数据。该模型能够感知物体类型、几何结构和外观，而不受深度模糊、遮挡或视角依赖等问题影响。项目团队收集了包含660K简单和70K复杂点云-文本指令对的数据集，并采用两阶段训练策略。为评估模型的感知和泛化能力，研究人员建立了生成式3D物体分类和3D物体描述两个基准，并使用三种评估方法进行测试。

Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述

Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解

该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。

LLMstudio - 快速接入最新的LLMs，支持自定义和本地LLMs

GithubLLMstudioLangChain IntegrationPrompt EngineeringPython SDKTensorOps开源项目

JsonLLM - 为大型语言模型提供JSON格式交互的开发工具

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JsonLLM是一款专为大型语言模型(LLM)设计的交互工具。该工具采用JSON格式构建和处理LLM请求，为开发者提供高效的操作和调用方式。通过结构化和标准化的通信方法，JsonLLM有望提升AI开发效率和代码可读性。尽管当前网站内容较少，这款工具仍展现出成为LLM交互领域重要解决方案的潜力。

LLM.swift - 多平台兼容的大型语言模型交互Swift库

GithubHuggingFaceModelLLM.swiftSwiftasynclarge language models开源项目

`LLM.swift` 是一个简洁易用的库，支持在macOS、iOS、watchOS、tvOS和visionOS上与大型语言模型本地交互。开发者可通过SPM或直接复制代码在Xcode项目中使用。此库基于`llama.cpp`，性能优越，并保持与最新更新同步。其设计允许自定义输入预处理、输出后处理及动态更新功能，并支持从HuggingFace获取模型数据，适用于跨平台高效语言模型交互的需求。

LiteLLM - 多语言模型的统一API管理和负载均衡解决方案

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LiteLLM是一个代理服务器，为100多种大型语言模型提供统一API接口。它支持负载均衡、故障转移和支出跟踪，采用OpenAI格式。该工具简化了认证、资源分配和成本控制。LiteLLM提供开源和企业级解决方案，适用于不同规模组织。它拥有大量Docker下载量和请求服务量，得到众多贡献者支持。

TrustLLM - TrustLLM：全面大语言模型可信度研究工具

GithubICML 2024LLMTrustLLM工具包开源项目性能评估

TrustLLM是一款专注于评估大型语言模型（LLMs）可信度的工具包。涵盖八个维度的可信度原则，并在真相、安全、公平、鲁棒性、隐私和机器伦理等方面建立基准。TrustLLM提供便捷的评估工具，可以快速评估16种主流LLMs，帮助开发者提升模型可信度。项目已被ICML 2024接受，并持续更新以包括最新的模型和功能。详情请访问项目网站。

MotionLLM - 融合视频和动作数据的人类行为理解先进AI模型

GithubMotionLLM人工智能人类行为理解多模态学习大语言模型开源项目

MotionLLM是一个人类行为理解框架，通过融合视频和动作序列数据来分析人类行为。该项目采用统一的视频-动作训练策略，结合粗粒度视频-文本和细粒度动作-文本数据，以获得深入的时空洞察。项目还包括MoVid数据集和MoVid-Bench评估工具，用于研究和评估人类行为理解。MotionLLM在行为描述、时空理解和推理方面展现出优越性能，为人机交互和行为分析研究提供了新的方向。

LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型

ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目

LLMGA基于多模态大语言模型，提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示，项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音，增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像（T2I）、补画、扩画及指令编辑，适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成，支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求，是理想的图像生成和编辑助手。

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