#基础模型
amazon-bedrock-workshop
Amazon Bedrock Workshop提供一系列实践实验，涵盖文本生成、知识库构建、模型定制、图像处理和智能代理等生成式AI应用。开发者通过动手实践，可以掌握Bedrock API和SDK的使用方法，学习如何将基础模型应用于实际场景，提升开发效率。本教程适合希望深入了解Amazon Bedrock功能并探索生成式AI潜力的技术人员。
i-Code
i-Code是一个致力于多模态人工智能研究的开源项目。它提供了多个版本的多模态基础模型，包括i-Code V1、V2和V3(CoDi)，以及i-Code Studio框架。项目还涉及多模态文档智能和基于知识的视觉问答技术。i-Code为AI领域提供了集成视觉、语言和语音的多模态工具，促进了人工智能的跨领域发展。
awesome-foundation-model-leaderboards
本项目收录了多样化的基础模型评估榜单、开发工具和评估机构信息。涵盖文本、图像、代码、数学等领域的模型评估,同时包含解决方案和数据导向的评估。项目提供榜单搜索功能,便于快速查找。这一资源有助于研究人员和开发者比较和分析不同基础模型的性能。
Awesome-Reasoning-Foundation-Models
本资源列表汇总了基础模型推理能力相关内容,包括语言、视觉和多模态基础模型,以及常识、数学、逻辑等多领域推理任务应用。同时概述了预训练、微调、对齐训练等推理技术,为研究人员和开发者提供全面参考。
timesfm
TimesFM是谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型，支持多种时间频率的单变量预测。模型可处理最长512个时间点的上下文和任意长度的预测范围，提供简单的API接口支持数组和pandas输入。通过外部回归器库，TimesFM能处理静态和动态协变量。此外，该模型支持微调功能，允许用户在自有数据上优化性能。
AGIEval
AGIEval是一个评估AI基础模型人类认知能力的综合基准。它包含20个源自高标准入学和资格考试的任务，涉及多个领域。AGIEval提供完整数据集、基线系统评估和详细评估方法，是衡量AI模型综合能力的权威工具。最新版本支持多语言评估，并设有完整排行榜，为研究人员提供了全面的AI模型能力评估平台。
ceval
C-Eval是一个综合性中文基础模型评估套件，涵盖52个学科和4个难度级别的13948道多选题。该项目通过零样本和少样本评估，展示了主流模型在STEM、社会科学和人文学科等领域的表现。C-Eval旨在帮助开发者追踪模型进展并分析其优缺点。研究者可通过官方网站或相关论文获取详细信息，并利用提供的数据和方法评估自己的模型。
offsite-tuning
Offsite-Tuning是一种迁移学习框架，允许在不完全访问原始模型的情况下对大型基础模型进行微调。该方法使用轻量级适配器和压缩仿真器，保护模型所有者和数据所有者的隐私，同时提高计算效率。与传统全模型微调相比，Offsite-Tuning保持相当准确性，同时实现6.5倍速度提升和5.6倍内存减少，适用于大规模语言和视觉模型。
IBM watsonx.ai
IBM watsonx.ai，领先的企业级AI平台，专为AI模型全周期管理设计。支持快速部署至多云环境，并提供高级安全保护，帮助企业简化AI开发流程，加速创新。