مصدر مفتوح. آفاق جديدة.

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.

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

مشروع تعليمي لتدريب نموذج لغة GPT صغير (~540 مليون معامل) من الصفر على أجهزة المستهلك، مع تدريب مسبق على Fineweb-edu وإمكانية ضبط دقيق للمحادثة.

يُعبئ Repomix مستودعًا كاملًا في ملف واحد متوافق مع الذكاء الاصطناعي (XML، Markdown، JSON، أو نص عادي) لتقديم مجموعات الشفرة إلى نماذج لغوية كبيرة مثل Claude وChatGPT وGemini. يوفر عد المفردات، فحوصات الأمان، ضغط الشفرة، ودعم المستودعات عن بُعد.

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

Swift Tokenizers هي حزمة Swift عالية الأداء تغلّف مكتبة tokenizers المكتوبة بلغة Rust من Hugging Face، وتركز فقط على الترميز دون الاعتماد على Hub. تدعم macOS وiOS وLinux، وتوفر الترميز وفك الترميز وفك الترميز المتدفق وقالب الدردشة واستدعاء الأدوات.

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.

يجمع GPT4Free (g4f) موفري نماذج لغوية وتوليد وسائط في واجهة موحدة، مع دعم عملاء Python/JS وواجهة REST متوافقة مع OpenAI وواجهة رسومية وسطر أوامر. يدعم توليد النصوص والصور عبر نماذج مثل gpt-4o-mini وflux.

دليل شامل ومفتوح المصدر يغطي تقنيات هندسة البرومبت، والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وتحسين النماذج اللغوية الكبيرة. يتضمن دورات تعليمية وأوراق بحثية وأدوات ودفاتر ملاحظات للعمل بفعالية مع النماذج اللغوية الكبيرة.

ChatRWKV هو واجهة دردشة مفتوحة المصدر تعمل على تشغيل نموذج RWKV، وهو نموذج لغة RNN بنسبة 100% يتميز بجودة مشابهة لـ Transformer مع استخدام أقل لـ VRAM وسرعة أعلى في الاستنتاج. يوفر المشروع واجهات برمجة تطبيقات Python، وعروضًا تجريبية لـ Gradio، وإرشادات لضبط الدقة والنشر المحلي لنماذج RWKV.

مجموعة بيانات ضخمة لمعالجة اللغات الطبيعية باللغة الصينية، تضم ويكيبيديا، ومقالات إخبارية، وأسئلة وأجوبة موسوعية ومجتمعية، وبيانات ترجمة صينية-إنجليزية، بهدف تعزيز تطوير تقنيات معالجة اللغات الطبيعية وتدريب النماذج اللغوية الكبيرة.

إطار عمل صوتي كامل النموذجية يبني وكلاء صوتيين باستخدام نماذج مفتوحة المصدر، ينظم خط أنابيب التفاعل الصوتي إلى أربع مراحل قابلة للتبديل: كشف نشاط الصوت، والتحويل من كلام إلى نص، والنموذج اللغوي الكبير، ومن نص إلى كلام.