مصدر مفتوح. آفاق جديدة.

Drowse هي بيئة عمل محلية للتفسير الآلي لنماذج اللغات الكبيرة، توفر لوحة تحكم وواجهة برمجة Python وخادمًا متوافقًا مع OpenAI وOllama لتوجيه التنشيط والمسبارات المفاهيمية والخطوط متعددة الشعب وSAEs وعدسات جاكوبيان.

DocsGPT هي منصة ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر لبناء وكلاء ومساعدين أذكياء، وتتميز بقدرات تحليل المستندات، ودعم النماذج المتعددة، وميزات البحث المؤسسي.

منهج تعليمي مجاني ومفتوح المصدر لهندسة الذكاء الاصطناعي يعتمد على المبادئ الأولى، يضم 523 درساً موزعة على 20 مرحلة (حوالي 342 ساعة). يغطي المنهج كل شيء بدءاً من الرياضيات الأساسية وصولاً إلى النماذج اللغوية الكبيرة والأنظمة المستقلة، مع تطبيقات عملية بلغات Python وTypeScript وRust وJulia، ويوفر أدوات تعليمية ذكية مدمجة.

مستودع تعليمي منظم يلخص 107 أوراق بحثية أساسية في الذكاء الاصطناعي التوليدي، مع خرائط تعلم، مسارد، وأدلة قرار، لجعل الأبحاث المتطورة في متناول الجميع.

إطار عمل ذكاء اصطناعي متكامل للبحث الدلالي وأتمتة نماذج اللغة الكبيرة وسير عمل النماذج اللغوية.

دليل عملي من الصفر لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) باستخدام PyTorch، يغطي إعداد البيانات، وبناء نموذج Transformer، والتدريب المسبق، والتدريب اللاحق باستخدام SFT وDPO وPPO وGRPO.

مكتبة موحدة لخدمة نماذج اللغة والكلام والوسائط المتعددة، تدعم واجهات OpenAI ووحدات معالجة غير متجانسة ونشر موزع مع تكاملات متعددة.

LlamaFactory هو إطار عمل مفتوح المصدر بلغة Python لضبط دقيق لأكثر من 100 نموذج لغوي كبير ونموذج متعدد الوسائط، مع واجهة سطر أوامر وواجهة ويب Gradio، ودعم LoRA/QLoRA وخوارزميات تدريب متعددة.

PEFT هي مكتبة توفر أحدث أساليب الضبط الدقيق الفعال للمعلمات لتكييف النماذج الضخمة مسبقة التدريب بأقل التكاليف الحسابية وتكاليف التخزين.

دورة مجانية من مايكروسوفت مكوّنة من 21 درسًا للمبتدئين لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، تغطي النماذج اللغوية الكبيرة وهندسة الأوامر وRAG والوكلاء والضبط الدقيق، مع أمثلة بلغتي Python وTypeScript.

SANA هي عائلة مفتوحة المصدر من NVIDIA لنماذج الانتشار الفعالة لتوليد الصور والفيديو عالي الدقة، مع كود التدريب والاستدلال، والانتباه الخطي، وضغط DC-AE، والنشر بدقة 4 بت.

مستودع الشيفرة الرسمي لكتاب 'Build a Large Language Model (From Scratch)': تنفيذ خطوة بخطوة بـ PyTorch لنماذج شبيهة بـ GPT، يغطي التدريب المسبق والضبط الدقيق مع دفاتر تمارين.

مجموعة من تنفيذات باي توتش البسيطة للشبكات العصبية واوراق التعلم العميق مع شروحات جانبية موثقة، تغطي المحولات وGANs ونماذج الانتشار والتعلم المعزز والمحسنات وغيرها.