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kani

轻量且高度可定制的聊天语言模型框架

kani是一个轻量且高度可定制的聊天语言模型框架,适用于自然语言处理研究人员、爱好者和开发人员。kani支持OpenAI和Anthropic等多种托管模型,以及通过Hugging Face和llama.cpp支持的开源模型。kani提供无缝的聊天记忆管理、函数调用、提示控制和异步设计功能。此外,开发者可以快速迭代并方便地学习使用kani框架。

KAN-TTS - TTS语音合成训练框架
GithubKAN-TTSModelScope开源项目文本转语音模型语言支持
KAN-TTS能够提供从零开始训练个性化文本到语音模型的能力。支持包括sam-bert和hifi-GAN在内的多种模型,并持续进行模型更新。支持多种语言,包括普通话、英语等。详尽的培训教程和在线演示可在官方网站查阅。如有疑问,欢迎联系我们。
efficient-kan - Kolmogorov-Arnold网络的高效实现方案
GithubKANKolmogorov-Arnold Network优化实现开源项目神经网络稀疏化
efficient-kan是一个开源项目,为Kolmogorov-Arnold神经网络(KAN)提供高效实现。项目重构了计算方法,大幅降低内存消耗并提升计算效率。通过采用权重L1正则化和可选的独立比例B样条功能,项目在保持兼容性的同时优化了性能。最新更新改进了参数初始化,在MNIST数据集上显著提升了模型表现。
kan-gpt - 语言建模的生成式预训练转换的 PyTorch 实现
GithubKAN-GPTKolmogorov-Arnold网络PyTorch开源项目生成预训练变换器语言模型
KAN-GPT在PyTorch平台上实现了结合Kolmogorov-Arnold网络的生成式预训练变换器,用于高效的语言模型建设。该项目支持灵活的训练选项和多种数据集,体现了其在自然语言处理领域的广泛应用和成熟技术。KAN-GPT帮助开发者在文本生成和语言建模方面取得突破,进一步提升AI语言技术。
Kansei - AI多语言对话练习平台
AI工具AI语言学习Kansei个性化学习会话练习实时反馈
Kansei是一款结合AI技术的创新语言学习平台,通过智能对话系统提供个性化练习。平台特色包括实时语言纠正、生活场景模拟和流畅对话,支持西班牙语、英语等多种语言。AI助手根据学习者需求调整内容,帮助克服口语障碍,提高语言能力。Kansei旨在为用户创造高效、有趣的AI语言学习体验。
minimal-chat - 轻量级多语言聊天应用,支持本地与自定义模型
DockerGithubMinimalChatPWA支持开源开源项目语言模型
开源轻量级聊天应用,支持GPT-4 Omni等多种语言模型和本地/自定义模型端点,具备移动PWA支持。可通过Docker自托管,能转换和编辑消息,支持语音互动、Markdown和代码高亮,并集成DALL-E 3。提供导入导出对话功能,兼容Open AI响应API端点,支持离线使用,对话本地存储确保安全。
chatnio - AI一站式解决方案,跨平台兼容,支持Markdown与实时对话功能
AI对话API服务Chat NioGithub多平台支持开源项目模型市场
Chat Nio项目支持多种视觉模型与Markdown格式,适用于多平台,配备主题切换功能,提供强大的用户管理系统。此外,它还提供自定义模型市场和多语言支持,满足全球用户的需求。该平台集文件解析、在线搜索等功能于一体,助你轻松管理并扩展AI对话功能。
chatluna - 多平台模型接入的高扩展性聊天服务插件
ChatLunaGithubKoishiLangChain人工智能大语言模型开源项目
ChatLuna项目提供高扩展性的大语言模型聊天服务,支持多平台和多模型接入。API调用让功能扩展更加轻松,并可设置对话预设和模型调用限额。支持语音、文字、图片等多种输出格式,并具备长期记忆和上下文对话功能。内置内容安全过滤,确保聊天内容健康。可在Koishi下安装使用,支持OpenAI、Google Gemini、New Bing等模型平台,适用于多种聊天机器人开发场景。
pykan - 实现了Kolmogorov-Arnold网络,提升神经网络准确性和可解释性
GithubKAN可解释性开源项目数学基础机器学习神经网络
pykan项目实现了Kolmogorov-Arnold网络(KAN),这是一种在边缘应用激活函数的创新神经网络架构。KAN在多项任务中表现优于多层感知器(MLP),提高了模型准确性、参数效率和可解释性。项目提供详细教程和示例,涵盖从函数拟合到PDE求解的应用,为科学发现和数学定律探索开辟新途径。
KoAlpaca - 开源韩语大语言模型,支持多种规模和部署方式
GithubKoAlpaca人工智能开源项目深度学习自然语言处理语言模型
KoAlpaca是基于Stanford Alpaca训练方法的韩语大语言模型项目。该项目提供多种规模模型,包括基于Polyglot-ko和LLAMA的版本,支持全量微调和LoRA等训练方式。KoAlpaca开放网页聊天界面和Hugging Face上的模型,便于研究人员和开发者使用及改进韩语大语言模型。
canine-c - 字符级多语言自然语言处理模型
CANINEGithubHuggingface多语言模型字符级编码开源项目模型自然语言处理预训练模型
CANINE-c是一款预训练于104种语言的多语言模型,直接在字符级别处理文本,无需专门的分词器。该模型通过掩码语言建模和下一句预测方法训练,可生成适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的特征表示。CANINE-c为自然语言处理领域提供了一种新颖的、高效的处理方法。
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