代码开源,大家放心使用,欢迎贡献! 注意:模型的license取决于模型提供方
我们是谁?
我们是羡鱼智能【xianyu.ai】,主要成员是一群来自老和山下、西湖边上的咸鱼们,塘主叫作羡鱼,想在LLMs时代做点有意义的事!我们的口号是:做OpenNLP和OpenX!希望在CloseAI卷死我们之前退出江湖!
也许有一天,等到GPT-X发布的时候,有人会说NLP不存在了,但是我们想证明有人曾经来过、热爱过!在以ChatGPT/GPT4为代表的LLMs时代,在被CloseAI卷死之前,我们发起了OpenNLP计划,宗旨是OpenNLP for everyone!
ChatPiXiu项目为OpenNLP计划的第2个正式的开源项目,旨在Open ChatGPT for everyone!在以ChatGPT/GPT4为代表的LLMs时代,在被OpenAI卷死之前,做一点有意义的事情!未来有一天,等到GPT-X发布的时候,或许有人会说NLP不存在了,但是我们想证明有人曾来过!
本项目的开发宗旨,打造全面且实用的ChatGPT模型库和文档库。Eat every ChatGPT - Output your own chatbot!
目前我们正在启动V1版本的开发,整体的开发计划如下,主要包括了文档和代码两类任务,数据的部分我们暂时将其分散到了各个子任务中。
V1版本:资料调研+通用最小实现+领域/任务适配
文档分支主要负责项目文档的建设,包括通用技术文档和项目相关文档。
dev_for_docs:文档分支,主要负责资料调研(算力有限,有调查才有训练权):
代码分支,负责具体的开发工作,包括数据处理、算法开发、算法评测等,分成通用最小实现和领域/任务适应两种,具体的:
dev_for_chatmini:通用最小实现分支,尽可能支持不同的基础模型和训练方式,提供可比较的实现。
dev_for_chatzhihu:知乎及问答领域适配,主要想解决一些知乎使用过程中的痛点,比如问题冗余、回答太多等等。
dev_for_chatzhangsan:法律领域适配,张三犯了什么罪?
更多领域,敬请期待!
ChatPiXiu-Eat every ChatGPT - Output your own chatbot!
OpenNLP计划的其他内容尚在筹备中,暂时只开源了本项目和OpenTextClassification项目。欢迎大家积极参与ChatPiXiu的建设和讨论,一起变得更强!
加入方式:
注:开源类ChatGPT/LLM汇总,持续更新中,欢迎贡献! 现已超过60+!
项目 | 基础模型 | lang | 机构 | 数据集 | license | 介绍 | 备注 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
LLaMA | LLaMA | Multi | meta | CCNet [67%], C4 [15%], GitHub [4.5%], Wikipedia [4.5%], Books [4.5%], ArXiv [2.5%], Stack Exchange[2%]. | Apache-2.0 license | 可能是目前开源ChatGPT用的最多的基础模型 | 支持多语言,但以英文为主 |
stanford_alpaca Alpaca | LLaMA | eng | stanford | alpaca_data | Apache-2.0 license | 指令调优的 LLaMA 模型: An Instruction-following LLaMA Model. 让 OpenAI 的 text-davinci-003 模型以 self-instruct 方式生成 52K 指令样本,SFT | FT模型语言以数据为准 |
ChatLLaMA | LLaMA | Nebuly+AI | - | license | 数据集创建、使用 RLHF 进行高效训练以及推理优化。 | ||
Chinese-LLaMA-Alpaca | LLaMA | mutli | ymcui | - | Apache-2.0 license | Chinese LLaMA & Alpaca LLMs; 中文词表扩充 | |
alpaca-lora | LLaMA | stanford | LLaMA-GPT4 dataset | Apache-2.0 license | LoRA | ||
Chinese-alpaca-lora Luotuo-Chinese-LLM | LLaMA | - | LoRA | ||||
ChatGLM | GLM | cn/eng | 清华 | 1T 标识符的中英双语数据 | Apache-2.0 license | 监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习 | PROJECT.md |
FastChat Vicuna | LLaMA | eng | UC Berkeley, CMU, Stanford, UCSD and MBZUAI | ShareGPT, 70k问答指令数据 | Apache-2.0 license | SFT,使用GPT-4作为评判标准,结果显示Vicuna-13B在超过90%的情况下实现了与ChatGPT和Bard相匹敌的能力。 | |
Chinese-Vicuna | LLaMA | cn | - | - | Apache-2.0 license | LoRA | |
EasyLM Koala考拉 | LLaMA multi | eng | UC伯克利 | ChatGPT数据和开源数据(Open Instruction Generalist (OIG)、斯坦福 Alpaca 模型使用的数据集、Anthropic HH、OpenAI WebGPT、OpenAI Summarization) | Apache-2.0 license | SFT/13B/500k条数据 | |
ColossalChat | LLaMA | ColossalAI | InstructionWild:104K bilingual datasets | LICENSE | SFT-RM-RLHF | ||
ChatRWKV | RWKV | BlinkDL | - | [Apache-2.0 |
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Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。
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