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langchain-gpt4free

免费构建和使用GPT4/3.5的大型语言模型

LangChain gpt4freeGPT4GPT-3.5开源项目安装Github

LangChain gpt4free是一个开源项目，旨在帮助开发者使用大型语言模型（LLM）构建应用并免费访问GPT4/3.5。安装方法非常简单，只需运行指定命令。使用示例代码可以快速入门，选择合适的模型和提供商，初始化LLM并得到结果。支持和问题报告可以通过GitHub Issues页面进行，欢迎贡献者通过拉取请求提交改进。

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介绍相关项目
gpt2_chinese - 使用15G中文语料和31亿tokens完成GPT2训练教程
GithubHuggingfacegpt2transformerszero_nlp中文开源项目模型训练
该项目使用15G中文语料和31亿个tokens，在单张3090显卡上运行60多小时，成功训练出中文版本的GPT2模型。项目提供教程指导如何使用transformers库实现中文文本生成。
gpt2 - 大规模文本生成模型的创新特性
GPT-2GithubHuggingface偏见开源项目文本生成机器学习模型语言模型
这是一款基于Transformer架构的预训练模型，以因果语言建模为目标在大量英文数据上进行自监督学习。它专注于从给定提示生成文本，可用于直接文本生成或针对特定任务的微调。尽管展示了高质量文本生成的能力，该模型可能反映其训练数据中的偏见，使用时需谨慎。这一模型应用广泛，包括文本生成和特征提取等领域。
CodeGPT - JetBrains插件集成多种先进AI模型提升编码效率
AI编程助手CodeGPTGithubJetBrains插件代码生成大语言模型开源项目
CodeGPT是一款集成多种先进AI模型的JetBrains插件，为开发者提供免费的智能编码辅助。该插件支持GPT-4、Claude 3和Code Llama等顶级语言模型，提供代码自动补全、智能对话、快速编辑和提交信息生成等功能。CodeGPT还支持离线开发模式，保障代码隐私安全。通过优化整个软件开发流程，该插件显著提升了开发效率。
langchain4j-aideepin - 融合大语言模型和Langchain4j的开源RAG智能对话系统
AI绘图GithubLangChain4j-AIDeepinRAG大语言模型开源项目知识库
LangChain4j-AIDeepin是一个基于大语言模型和Langchain4j框架的开源RAG系统。该项目提供多会话、图片生成、知识库和智能搜索等功能，支持多种AI模型和搜索引擎。系统包含用户端和管理端，采用Java和Vue3技术栈开发，支持离线部署。这是一个功能丰富、灵活可定制的AI应用开发平台。
mGPT - 基于GPT架构的大规模多语种自然语言处理模型
GPTGithubHuggingfaceMegatron多语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理
作为一个基于GPT-3架构的多语言处理模型，mGPT具备13亿参数量，覆盖25个语系的61种语言。模型采用Wikipedia和Colossal Clean Crawled Corpus作为训练数据，结合Deepspeed与Megatron框架实现并行计算，在低资源语言处理领域达到与XGLM相当的性能水平。模型训练过程中处理了488亿UTF字符，借助256个NVIDIA V100 GPU完成了为期14天的训练。
GPT Driven i18n - 智能化多语言本地化工具
AI工具API密钥OpenAIi18n国际化资源文件
GPT Driven i18n是一款智能国际化翻译工具，集成了ChatGPT技术，为开发者提供高效的产品多语言本地化解决方案。支持JSON、Chrome扩展消息文件和Java属性等多种资源文件格式，操作简便。用户只需上传资源文件，系统便会利用OpenAI的API生成准确的翻译，并提供完整的资源包下载。独特的长度兼容性检查功能确保翻译内容与原有界面完美契合。GPT Driven i18n旨在优化国际化流程，加速产品的全球化进程。
GPT2 - PyTorch优化实现的自然语言生成模型
GPT-2GithubPyTorch开源项目文本生成深度学习自然语言处理
该项目是OpenAI GPT-2模型的PyTorch实现，提供模型训练、文本生成和指标可视化功能。代码设计兼顾可读性和性能优化，支持多GPU训练、自动混合精度和梯度检查点等特性。项目提供详细的命令行使用说明，并可在Google Colab中进行交互式文本生成和模型评估。
langtest - 开源工具助力语言模型全面测试与优化
AI偏见检测GithubLangTestNLP开源项目模型评估语言模型测试
LangTest是一款强大的开源工具,专为语言模型的测试和优化而设计。该工具提供超过60种测试类型,全面评估模型的鲁棒性、偏见、表示、公平性和准确性。LangTest兼容多个主流NLP框架,如Spark NLP、Hugging Face和Transformers。此外,它还能对OpenAI、Cohere等大型语言模型进行问答、毒性检测和临床测试等方面的评估。通过使用LangTest,数据科学家可以开发出更安全、可靠和负责任的自然语言处理模型。
Is-ChatGPT-A-Good-Translator - ChatGPT和GPT-4机器翻译能力研究及优化方法探索
ChatGPTGPT-4Github多语言翻译开源项目机器翻译翻译鲁棒性
这项研究对ChatGPT和GPT-4的机器翻译性能进行了全面评估。结果显示，ChatGPT在高资源欧洲语言翻译方面与商业产品相当，但在低资源和远距离语言对上存在不足。研究者通过轴心提示等方法尝试提升ChatGPT的翻译质量。GPT-4则展现出显著进步，某些方面甚至优于Google翻译。通过自动和人工分析，研究深入探讨了两个模型在各种翻译场景中的表现特点。
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