ベスト AIモデルとLLM AI GitHub リポジトリ

text-generation-webui

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#57

ローカルの大規模言語モデル（LLM）用に設計されたオープンソースのデスクトップアプリケーションです。テキスト、ビジョン、ツール呼び出し機能をサポートし、OpenAIおよびAnthropicのAPIと互換性があり、100%のプライバシーを保証します。text-generation-webuiは、ローカルの大規模言語モデル（LLM）用に設計されたオープンソースのデスクトップアプリケーションです。テキスト、ビジョン、ツール呼び出し機能をサポートし、OpenAIおよびAnthropicのAPIと互換性があり、100%のプライバシーを保証します。

Dalai

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#141

ローカルマシンでLLaMAモデルを実行するためのGitHubプロジェクトです。開発者が広範なセットアップなしでLLaMAを試すためのアクセス可能な方法を提供し、AI愛好者や研究者に最適です。Dalaiは、ローカルマシンでLLaMAモデルを実行するためのGitHubプロジェクトです。開発者が広範なセットアップなしでLLaMAを試すためのアクセス可能な方法を提供し、AI愛好者や研究者に最適です。

llama.cpp

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C/C++におけるLLM推論に特化したGitHubリポジトリです。開発者がその開発に貢献し、機械学習アプリケーションのためにその機能を活用することができます。ggml-org/llama.cppは、C/C++におけるLLM推論に特化したGitHubリポジトリです。開発者がその開発に貢献し、機械学習アプリケーションのためにその機能を活用することができます。

nanoGPT

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中規模GPTモデルのトレーニングとファインチューニングのための、ミニマルかつ高性能なGitHubリポジトリです。研究者や開発者がGPTアーキテクチャを実験したり、GPT-2の結果を再現したり、カスタム言語モデルを構築したりするための、シンプルで読みやすいコードベースを提供します。nanoGPTは、中規模GPTモデルのトレーニングとファインチューニングのための、ミニマルかつ高性能なGitHubリポジトリです。研究者や開発者がGPTアーキテクチャを実験したり、GPT-2の結果を再現したり、カスタム言語モデルを構築したりするための、シンプルで読みやすいコードベースを提供します。

DGCNN

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Dynamic Graph CNNを実装した点群学習用AIモデルです。分類やセグメンテーションなどの3D点群データ処理タスクで最先端の性能を達成しています。PyTorch実装が利用可能で、実世界のシナリオにも応用されています。DGCNNは、Dynamic Graph CNNを実装した点群学習用AIモデルです。分類やセグメンテーションなどの3D点群データ処理タスクで最先端の性能を達成しています。PyTorch実装が利用可能で、実世界のシナリオにも応用されています。

Mamba SSM アーキテクチャ

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特に言語のような情報密度の高いデータに対して効果的な、効率的なシーケンスモデリングのために設計された新しい状態空間モデルアーキテクチャです。ハードウェアを意識した実装を提供し、以前のサブ二次モデルを上回り、Transformerに匹敵することを目指しています。Mambaは、特に言語のような情報密度の高いデータに対して効果的な、効率的なシーケンスモデリングのために設計された新しい状態空間モデルアーキテクチャです。ハードウェアを意識した実装を提供し、以前のサブ二次モデルを上回り、Transformerに匹敵することを目指しています。

N-BEATS

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単変量時系列予測のためのニューラルネットワークベースのモデルです。ServiceNow Researchによって開発され、再現性のある実験結果を実現するためにN-BEATSアルゴリズムを実装しています。このリポジトリは、高度な時系列分析のためのPyTorch実装、データセットローダー、および実験設定を提供します。N-BEATSは、単変量時系列予測のためのニューラルネットワークベースのモデルです。ServiceNow Researchによって開発され、再現性のある実験結果を実現するためにN-BEATSアルゴリズムを実装しています。このリポジトリは、高度な時系列分析のためのPyTorch実装、データセットローダー、および実験設定を提供します。

DM-GAN

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テキストから画像への合成のためのDynamic Memory Generative Adversarial NetworksのPyTorch実装です。このリポジトリは、CVPR2019の論文に基づいた、テキスト説明からの画像生成のためのコード、事前学習済みモデル、および評価スクリプトを提供します。DM-GANは、テキストから画像への合成のためのDynamic Memory Generative Adversarial NetworksのPyTorch実装です。このリポジトリは、CVPR2019の論文に基づいた、テキスト説明からの画像生成のためのコード、事前学習済みモデル、および評価スクリプトを提供します。

OpenLLaMA

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Meta AIのLLaMA 7Bモデルを許可なく利用可能なライセンスで再現したオープンソースモデルです。RedPajamaデータセットで学習され、3B、7B、13Bのパラメータバージョンを提供し、既存のLLaMA実装にシームレスに統合するためのPyTorchおよびJAXウェイトを提供します。OpenLLaMAは、Meta AIのLLaMA 7Bモデルを許可なく利用可能なライセンスで再現したオープンソースモデルです。RedPajamaデータセットで学習され、3B、7B、13Bのパラメータバージョンを提供し、既存のLLaMA実装にシームレスに統合するためのPyTorchおよびJAXウェイトを提供します。

UNITER

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ECCV 2020の論文「UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning」の研究コードリポジトリです。VQA、VCR、画像-テキスト検索など、様々なビジョンと言語のタスクにおけるファインチューニングと推論のためのコードを提供します。UNITER-baseおよびUNITER-largeの…UNITERは、ECCV 2020の論文「UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning」の研究コードリポジトリです。VQA、VCR、画像-テキスト検索など、様々なビジョンと言語のタスクにおけるファインチューニングと推論のためのコードを提供します。UNITER-baseおよびUNITER-largeの…

効率的かつ高忠実度の音声合成を実現する敵対的生成ネットワークです。オーディオ内の周期的なパターンをモデル化してサンプル品質を向上させ、高速で人間のような品質を達成します。このモデルは、単一話者、未知の話者、エンドツーエンド合成をサポートし、CPU向けの小型フットプリント版も提供しています。HiFi-GANは、効率的かつ高忠実度の音声合成を実現する敵対的生成ネットワークです。オーディオ内の周期的なパターンをモデル化してサンプル品質を向上させ、高速で人間のような品質を達成します。このモデルは、単一話者、未知の話者、エンドツーエンド合成をサポートし、CPU向けの小型フットプリント版も提供しています。

エンドツーエンドの音声処理のためのオープンソースツールキットです。自動音声認識（ASR）、音声合成（TTS）、音声強調などのタスクに対応する包括的なレシピとツールを提供します。柔軟なフレームワークにより、ユーザーは簡単に推論を実行したり、既存のモデルをファインチューニングしたり、カスタムソリューションを実装したりできます。ESPnetは、エンドツーエンドの音声処理のためのオープンソースツールキットです。自動音声認識（ASR）、音声合成（TTS）、音声強調などのタスクに対応する包括的なレシピとツールを提供します。柔軟なフレームワークにより、ユーザーは簡単に推論を実行したり、既存のモデルをファインチューニングしたり、カスタムソリューションを実装したりできます。

FNet

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自己注意機構をフーリエ変換に置き換えた効率的なTransformerライクなエンコーダーアーキテクチャです。Google Researchによって開発され、自然言語処理タスクにおいて高性能な代替手段を提供します。このモデルはJax/Flaxで実装されており、事前学習およびファインチューニングのためにGitHubで利用可能です。FNetは、自己注意機構をフーリエ変換に置き換えた効率的なTransformerライクなエンコーダーアーキテクチャです。Google Researchによって開発され、自然言語処理タスクにおいて高性能な代替手段を提供します。このモデルはJax/Flaxで実装されており、事前学習およびファインチューニングのためにGitHubで利用可能です。

SpanBERT

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テキストの範囲（スパン）の表現と予測に焦点を当てることで、事前学習の改善を目指すAIモデルです。HuggingFace BERTフォーマットと互換性のある、事前学習済みのベースモデルとラージモデルを提供します。このリポジトリには、質問応答や関係抽出を含む様々なNLPタスクでSpanBERTを使用および評価するためのコードが含まれています。SpanBERTは、テキストの範囲（スパン）の表現と予測に焦点を当てることで、事前学習の改善を目指すAIモデルです。HuggingFace BERTフォーマットと互換性のある、事前学習済みのベースモデルとラージモデルを提供します。このリポジトリには、質問応答や関係抽出を含む様々なNLPタスクでSpanBERTを使用および評価するためのコードが含まれています。

LayoutLM

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視覚的にリッチなドキュメントの理解と情報抽出のためのマルチモーダル事前学習モデルです。テキスト、レイアウト、画像情報を組み合わせて、フォームやレシートの理解などのタスクで最先端の結果を達成します。このモデルは、多言語サポートを含む、さまざまなサイズとバージョンで利用可能です。LayoutLMは、視覚的にリッチなドキュメントの理解と情報抽出のためのマルチモーダル事前学習モデルです。テキスト、レイアウト、画像情報を組み合わせて、フォームやレシートの理解などのタスクで最先端の結果を達成します。このモデルは、多言語サポートを含む、さまざまなサイズとバージョンで利用可能です。

MASS

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シーケンス・トゥ・シーケンスの言語生成タスクのための事前学習手法です。エンコーダーがデコーダーで予測するために文の断片をマスクし、ニューラル機械翻訳やテキスト要約などのタスクを強化します。このコードベースは、Fairseqに基づいた様々なアプリケーションをサポートしています。MASSは、シーケンス・トゥ・シーケンスの言語生成タスクのための事前学習手法です。エンコーダーがデコーダーで予測するために文の断片をマスクし、ニューラル機械翻訳やテキスト要約などのタスクを強化します。このコードベースは、Fairseqに基づいた様々なアプリケーションをサポートしています。

ProphetNet

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自然言語生成に焦点を当てたMSRA NLCチームの研究プロジェクトです。将来情報、共同生成・ランク学習、拡散ベースのテキスト生成などの事前学習済みモデルの公式実装を提供しています。プロジェクトはGitHubでホストされています。ProphetNetは、自然言語生成に焦点を当てたMSRA NLCチームの研究プロジェクトです。将来情報、共同生成・ランク学習、拡散ベースのテキスト生成などの事前学習済みモデルの公式実装を提供しています。プロジェクトはGitHubでホストされています。

Funnel-Transformer

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計算コストを削減するために隠れ状態を圧縮するAIモデルです。同じFLOPsでより深く、またはより広いモデルを構築でき、標準的な事前学習のためにトークンレベルの表現を復元できます。このモデルはTensorFlowとPyTorchの両方の実装で利用可能です。Funnel-Transformerは、計算コストを削減するために隠れ状態を圧縮するAIモデルです。同じFLOPsでより深く、またはより広いモデルを構築でき、標準的な事前学習のためにトークンレベルの表現を復元できます。このモデルはTensorFlowとPyTorchの両方の実装で利用可能です。

ConvBERT

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スパンベースの動的畳み込みを特徴とする新しいアーキテクチャを持つ、言語モデルの事前学習のためのオープンソースAIモデルです。このGitHubリポジトリには、V100 GPUでテストされたConvBERTモデルの事前学習およびファインチューニング用のコードが含まれており、TensorFlowでの使用方法も記載されています。ConvBERTは、スパンベースの動的畳み込みを特徴とする新しいアーキテクチャを持つ、言語モデルの事前学習のためのオープンソースAIモデルです。このGitHubリポジトリには、V100 GPUでテストされたConvBERTモデルの事前学習およびファインチューニング用のコードが含まれており、TensorFlowでの使用方法も記載されています。

MPNet

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BERTやXLNetを改良した言語理解タスク向けの新しい事前学習手法です。様々な事前学習モデルの統一的な実装を提供し、GLUEやSQuADなどの多様な言語理解タスクにおける事前学習およびファインチューニング用のコードをサポートします。MPNetは、BERTやXLNetを改良した言語理解タスク向けの新しい事前学習手法です。様々な事前学習モデルの統一的な実装を提供し、GLUEやSQuADなどの多様な言語理解タスクにおける事前学習およびファインチューニング用のコードをサポートします。

SEAL リンク予測

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リンク予測問題を部分グラフ分類タスクに変換する新しいフレームワークです。h-ホップ包囲部分グラフとノード情報行列を抽出し、それらをグラフニューラルネットワークに入力します。SEALは、グラフ構造と潜在的/明示的なノード特徴の両方から同時に学習し、正確なリンク予測を行います。SEALは、リンク予測問題を部分グラフ分類タスクに変換する新しいフレームワークです。h-ホップ包囲部分グラフとノード情報行列を抽出し、それらをグラフニューラルネットワークに入力します。SEALは、グラフ構造と潜在的/明示的なノード特徴の両方から同時に学習し、正確なリンク予測を行います。

StyleSwin: Transformer-based GAN

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高解像度画像生成のために設計されたTransformerベースの敵対的生成ネットワーク（GAN）です。Swin Transformerと新しいダブルアテンションメカニズムを活用し、計算効率とモデリング能力のバランスを取り、最大1024x1024の解像度で優れた結果を達成します。StyleSwinは、高解像度画像生成のために設計されたTransformerベースの敵対的生成ネットワーク（GAN）です。Swin Transformerと新しいダブルアテンションメカニズムを活用し、計算効率とモデリング能力のバランスを取り、最大1024x1024の解像度で優れた結果を達成します。

Voicebox

AI GitHub リポジトリ

ユーザーが音声プロジェクトをクローン、音声入力、作成できるオープンソースのAI音声スタジオです。音声合成と操作のためのプラットフォームを提供し、開発者や音響エンジニアに最適です。Voiceboxは、ユーザーが音声プロジェクトをクローン、音声入力、作成できるオープンソースのAI音声スタジオです。音声合成と操作のためのプラットフォームを提供し、開発者や音響エンジニアに最適です。

表形式データのためのディープラーニングモデル

AI GitHub リポジトリ

このGitHubリポジトリは、NeurIPS 2021の論文「Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data」の公式実装を提供します。表形式データのためのディープラーニングアーキテクチャを探求し、MLPライクなモデルを強力なベースラインとして強調し、Transformerアーキテクチャの強力な適応であるFT-…

SPP_net

AI GitHub リポジトリ

視覚認識におけるディープ畳み込みネットワークのためのSpatial Pyramid Poolingアルゴリズムの再実装です。2014年のECCV論文の物体検出結果を再現することを目指し、コード公開の容易さからCaffeを利用しています。本プロジェクトは、モデルのトレーニングとファインチューニングのためのコードを提供します。SPP_netは、視覚認識におけるディープ畳み込みネットワークのためのSpatial Pyramid Poolingアルゴリズムの再実装です。2014年のECCV論文の物体検出結果を再現することを目指し、コード公開の容易さからCaffeを利用しています。本プロジェクトは、モデルのトレーニングとファインチューニングのためのコードを提供します。

ShuffleNet シリーズ

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ShuffleNet シリーズリポジトリは、モバイルデバイスやリソースが制約された環境向けに設計された、非常に効率的な畳み込みニューラルネットワークモデルのコレクションを提供します。これには、ニューラルアーキテクチャ検索や物体検出バックボーン用のツールと共に、ShuffleNetV1、ShuffleNetV2、および特殊なバリアントなどの様々なバージョンが含…

ConvMixer

AI GitHub リポジトリ

このリポジトリは、画像認識タスク用の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャであるConvMixerの実装を提供します。論文「Patches Are All You Need? 🤷」に基づいており、評価用の事前学習済みモデルの重みと、ImageNet-1kやCIFAR-10などのデータセットでのトレーニング用コードが含まれています。

RepVGG

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ImageNetで高い精度を達成する、強力かつシンプルなConvNetアーキテクチャです。VGGスタイルの設計に再パラメータ化技術を採用し、効率的な推論を可能にします。このプロジェクトでは、事前学習済みモデル、トレーニングコード、および様々なコンピュータビジョンタスクのためのサンプルを提供しています。RepVGGは、ImageNetで高い精度を達成する、強力かつシンプルなConvNetアーキテクチャです。VGGスタイルの設計に再パラメータ化技術を採用し、効率的な推論を可能にします。このプロジェクトでは、事前学習済みモデル、トレーニングコード、および様々なコンピュータビジョンタスクのためのサンプルを提供しています。

Vision GNN (ViG)

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Huawei Noah's Ark Lab によって開発された Vision Graph Neural Networks の PyTorch 実装です。ViG および Pyramid ViG アーキテクチャの両方について、事前学習済みモデルとトレーニングスクリプトを含み、画像処理タスク向けの効率的な AI…Vision GNN (ViG) は、Huawei Noah's Ark Lab によって開発された Vision Graph Neural Networks の PyTorch 実装です。ViG および Pyramid ViG アーキテクチャの両方について、事前学習済みモデルとトレーニングスクリプトを含み、画像処理タスク向けの効率的な AI…

Deformable ConvNets

AI GitHub リポジトリ

Deformable Convolutional Networks (DCN) は、畳み込みカーネルのサンプリングオフセットを適応的に学習することで、ディープラーニングモデルを強化します。これにより、ネットワークは幾何学的変換やオブジェクトの変形をより良く捉えることができ、オブジェクト検出やセマンティックセグメンテーションなどのタスクでパフォーマンスが向上し…

SNGAN Projection

AI GitHub リポジトリ

この GitHub リポジトリは、条件付き画像生成のための公式 Chainer 実装を提供します。敵対的生成ネットワーク（GAN）にスペクトル正規化とプロジェクション識別器を活用しています。ImageNet、犬、猫の画像などのデータセットでの学習、評価、画像生成のためのコードを含みます。

PyTorch MADE

AI GitHub リポジトリ

このリポジトリは、MADE (Masked Autoencoder Density Estimation) の PyTorch 実装を提供します。MLP の接続をマスキングすることで、オートエンコーダーを自己回帰型密度モデルに変換できます。このコードは、二値化 MNIST の例とともに、効率的な尤度評価とサンプリングを可能にします。

StyleGAN-XL

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大規模で多様なデータセットから高解像度画像を生成するためのAIモデルです。StyleGANアーキテクチャを拡張し、画像合成の品質と多様性を向上させます。このプロジェクトでは、トレーニング、サンプル生成、画像反転および編集のためのコードを提供します。StyleGAN-XLは、大規模で多様なデータセットから高解像度画像を生成するためのAIモデルです。StyleGANアーキテクチャを拡張し、画像合成の品質と多様性を向上させます。このプロジェクトでは、トレーニング、サンプル生成、画像反転および編集のためのコードを提供します。

DimeNet and DimeNet++

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DimeNetおよびDimeNet++は、分子グラフ向けの高度なニューラルネットワークモデルであり、方向性メッセージパッシングに焦点を当てています。ICLR 2020およびNeurIPS-W 2020で提案されたこれらのモデルは、分子特性の効率的かつ正確な予測を提供し、DimeNet++は前身モデルよりも大幅に高速かつ高精度です。

LSTNet

AI GitHub リポジトリ

時系列予測のために設計されたディープラーニングモデルです。リカレントニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせることで、長期および短期の時間的パターンを効果的にモデル化します。このモデルは、特に複雑な時系列データに有用です。LSTNetは、時系列予測のために設計されたディープラーニングモデルです。リカレントニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせることで、長期および短期の時間的パターンを効果的にモデル化します。このモデルは、特に複雑な時系列データに有用です。

Autoformer

AI GitHub リポジトリ

分解トランスフォーマーと自己相関メカニズムを活用した長期時系列予測のためのAIモデルです。様々なベンチマークで最先端の結果を達成し、実用的なアプリケーションにおける予測精度の向上に向けたシリーズ間の接続に関する新しいアプローチを提供します。Autoformerは、分解トランスフォーマーと自己相関メカニズムを活用した長期時系列予測のためのAIモデルです。様々なベンチマークで最先端の結果を達成し、実用的なアプリケーションにおける予測精度の向上に向けたシリーズ間の接続に関する新しいアプローチを提供します。

Informer2020

AI GitHub リポジトリ

Informer2020 GitHubリポジトリは、効率的な長系列時系列予測のために設計されたInformerモデルのPyTorch実装を提供します。ProbSparse Attentionを特徴とし、自己注意スコアのロングテール分布を処理することで、複雑な予測タスクに対する高度なソリューションを提供します。

FEDformer

AI GitHub リポジトリ

効率的な長期時系列予測のために設計されたFrequency Enhanced Decomposed Transformerです。系列長に対して線形計算量で動作し、多変量および単変量データセットの両方で予測誤差を大幅に削減することで、最先端の手法を上回ります。このモデルはオープンソースコードとして利用可能です。FEDformerは、効率的な長期時系列予測のために設計されたFrequency Enhanced Decomposed Transformerです。系列長に対して線形計算量で動作し、多変量および単変量データセットの両方で予測誤差を大幅に削減することで、最先端の手法を上回ります。このモデルはオープンソースコードとして利用可能です。

LTSF-Linear

AI GitHub リポジトリ

「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」の公式PyTorch実装です。長期時系列予測タスクにおいてトランスフォーマーを上回る性能を発揮する線形モデルファミリー（Linear, DLinear, NLinear）を導入し、高い効率性と解釈可能性を提供します。LTSF-Linearは、「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」の公式PyTorch実装です。長期時系列予測タスクにおいてトランスフォーマーを上回る性能を発揮する線形モデルファミリー（Linear, DLinear, NLinear）を導入し、高い効率性と解釈可能性を提供します。

maml_rl

AI GitHub リポジトリ

このリポジトリは、「Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks」論文で詳述されている強化学習実験のためのコードを提供します。これにより、研究者や開発者は、RLコンテキストにおける深層ニューラルネットワークの高速適応のためのメタ学習技術を探求できます。

プロトタイプネットワーク

AI GitHub リポジトリ

このリポジトリには、NeurIPS 2017 の論文「Few-shot Learningのためのプロトタイプネットワーク」のコードが含まれています。少数の例からモデルを学習可能にする、新しい少数学習アプローチの実装を提供します。

LearningToCompare_FSL

AI GitHub リポジトリ

このリポジトリは、CVPR 2018の論文「Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning」のPyTorchコードを提供します。Few-Shot Learningの側面に焦点を当て、Omniglotやmini-Imagenetなどのデータセットでのモデルのトレーニングとテストの実装を提供…

Model-Based Policy Optimization

AI GitHub リポジトリ

このGitHubリポジトリには、「When to Trust Your Model: Model-Based Policy Optimization」論文のコードが含まれています。モデルベースのポリシー最適化アルゴリズムの実装を提供し、研究者や開発者が実験を再現し、強化学習の研究をさらに発展させることを可能にします。

Handful of Trials

AI GitHub リポジトリ

このリポジトリには、「Probabilistic Dynamics Models を用いた少数の試行での深層強化学習」に関する実験コードが含まれています。PETS アルゴリズムを実装しており、不確実性を考慮した深層ネットワークのダイナミクスモデルと、サンプリングベースの不確実性伝播を組み合わせることで、RL タスクにおける効率的なサンプル学習を実現します。

Relational Graph Convolutional Networks

AI GitHub リポジトリ

このプロジェクトは、Relational Graph Convolutional Networks（R-GCN）の Keras ベースの実装を提供します。有向リレーショナルグラフ上での半教師ありノード分類向けに設計されています。論文「Modeling Relational Data with Graph Convolutional…

CompGCN

AI GitHub リポジトリ

Composition-Based Multi-Relational Graph Convolutional NetworksのPyTorch実装です。知識グラフのリンク予測などのタスク向けに高度なグラフ表現学習を可能にし、柔軟な合成演算と様々なスコアリング関数との互換性を提供します。CompGCNは、Composition-Based Multi-Relational Graph Convolutional NetworksのPyTorch実装です。知識グラフのリンク予測などのタスク向けに高度なグラフ表現学習を可能にし、柔軟な合成演算と様々なスコアリング関数との互換性を提供します。

PPNP & APPNP モデル

AI GitHub リポジトリ

このGitHubリポジトリは、"Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank"論文で紹介されたPPNPおよびAPPNPモデルのTensorFlowおよびPyTorch実装を提供します。結果の再現コードや、グラフベースの機械学習プロジェクトへの簡単な統合例が含ま…

Simplifying Graph Convolutional Networks

AI GitHub リポジトリ

このリポジトリは、論文「Simplifying Graph Convolutional Networks」の公式実装を提供します。非線形性を取り除き、重み行列を一つにまとめることで、合理化された Graph Convolutional Network（GCN）モデルを実現。線形モデルでありながら、学習時間を大幅に短縮しつつ、競争力のある性能を達成します。

Graph Neural PDEs

AI GitHub リポジトリ

グラフ学習を連続的な拡散プロセスとして扱うグラフニューラルネットワーク（GNN）のための Python コードを提供するオープンソースプロジェクトです。GRAND および BLEND モデルを実装し、過平滑化や深さの制限といった一般的なグラフ学習の課題に対処するための新しいアプローチを提供します。Graph Neural PDEs は、グラフ学習を連続的な拡散プロセスとして扱うグラフニューラルネットワーク（GNN）のための Python コードを提供するオープンソースプロジェクトです。GRAND および BLEND モデルを実装し、過平滑化や深さの制限といった一般的なグラフ学習の課題に対処するための新しいアプローチを提供します。

本ブログ記事では、最新のホップフィールドネットワークに基づいた新しいPyTorchホップフィールド層を紹介します。これは、古典的なホップフィールドネットワークを連続的な状態とパターンに一般化し、指数関数的な記憶容量と高速な収束を提供します。更新ルールはTransformerの自己注意機構と同等であることが示されており、新しい深層学習アーキテクチャを可能にしま…

Temporal Graph Networks

AI GitHub リポジトリ

動的グラフに対する深層学習のための汎用的かつ効率的なフレームワークを提供します。このPythonベースのライブラリは、新しいメモリモジュールとグラフベースの演算子を利用して、進化するグラフ構造における計算効率と予測精度で既存の手法を上回ります。Temporal Graph Networks (TGNs) は、動的グラフに対する深層学習のための汎用的かつ効率的なフレームワークを提供します。このPythonベースのライブラリは、新しいメモリモジュールとグラフベースの演算子を利用して、進化するグラフ構造における計算効率と予測精度で既存の手法を上回ります。

xDeepFM

AI GitHub リポジトリ

因子分解モデルのためのオープンソース深層学習ツールキットであり、特にeXtreme Deep Factorization Machine (xDeepFM) モデルのソースコードを公開しています。深層推薦システムや因子分解ベースの機械学習タスクの基盤を提供することを目的としています。xDeepFMは、因子分解モデルのためのオープンソース深層学習ツールキットであり、特にeXtreme Deep Factorization Machine (xDeepFM) モデルのソースコードを公開しています。深層推薦システムや因子分解ベースの機械学習タスクの基盤を提供することを目的としています。

Attentional Factorization Machine

AI GitHub リポジトリ

このGitHubリポジトリは、Attentional Factorization Machine (AFM) モデルのTensorFlow実装を提供します。これにより、ユーザーは注意ネットワークを通じて特徴量の相互作用の重みを学習する推薦システムなどのタスクに対してAFMをトレーニングおよび評価できます。プロジェクトには、コード、データ例、および迅速なセット…

LightGCN

AI GitHub リポジトリ

推薦システム向けに設計されたシンプルなグラフ畳み込みネットワークです。協調フィルタリングにおける本質的な近傍集約コンポーネントに焦点を当て、インタラクションデータからユーザーとアイテムの表現を効率的かつ効果的に学習するアプローチを提供します。LightGCNは、推薦システム向けに設計されたシンプルなグラフ畳み込みネットワークです。協調フィルタリングにおける本質的な近傍集約コンポーネントに焦点を当て、インタラクションデータからユーザーとアイテムの表現を効率的かつ効果的に学習するアプローチを提供します。

Neural Graph Collaborative Filtering

AI GitHub リポジトリ

グラフニューラルネットワークを活用した推薦フレームワークです。ユーザー・アイテムの二部グラフにおける高次の接続性を明示的にエンコードし、埋め込み伝播を実行することで協調フィルタリング信号を表現します。この実装は、SIGIR 2019 の論文に基づいています。Neural Graph Collaborative Filtering (NGCF) は、グラフニューラルネットワークを活用した推薦フレームワークです。ユーザー・アイテムの二部グラフにおける高次の接続性を明示的にエンコードし、埋め込み伝播を実行することで協調フィルタリング信号を表現します。この実装は、SIGIR 2019 の論文に基づいています。

StarCoder

AI GitHub リポジトリ

ソースコードと自然言語でトレーニングされた大規模言語モデルです。コード生成、補完、テキスト生成タスクに優れています。このリポジトリは、ファインチューニングと推論のためのリソースを提供し、開発者がその機能をさまざまなアプリケーションに統合できるようにします。StarCoderは、ソースコードと自然言語でトレーニングされた大規模言語モデルです。コード生成、補完、テキスト生成タスクに優れています。このリポジトリは、ファインチューニングと推論のためのリソースを提供し、開発者がその機能をさまざまなアプリケーションに統合できるようにします。

LLaVA

AI GitHub リポジトリ

大規模言語とビジョン機能を組み合わせたビジュアル指示チューニングモデルです。GPT-4Vレベルのパフォーマンスを目指し、マルチモーダルな理解とインタラクションを可能にします。このプロジェクトは、研究者や開発者向けにコード、モデル、リソースを提供します。LLaVAは、大規模言語とビジョン機能を組み合わせたビジュアル指示チューニングモデルです。GPT-4Vレベルのパフォーマンスを目指し、マルチモーダルな理解とインタラクションを可能にします。このプロジェクトは、研究者や開発者向けにコード、モデル、リソースを提供します。

Kandinsky 2

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多言語対応のテキストから画像への潜在拡散モデルです。テキストから画像への変換、画像から画像への変換、インペインティングなど、高度な画像生成機能を提供します。ControlNetをサポートしており、画像生成の制御を強化し、強力なエンコーダーを使用してテキストと画像の理解を向上させ、より美しい出力を実現します。Kandinsky 2は、多言語対応のテキストから画像への潜在拡散モデルです。テキストから画像への変換、画像から画像への変換、インペインティングなど、高度な画像生成機能を提供します。ControlNetをサポートしており、画像生成の制御を強化し、強力なエンコーダーを使用してテキストと画像の理解を向上させ、より美しい出力を実現します。

Qwen3 大規模言語モデル

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Alibaba CloudのQwenチームによって開発された大規模言語モデルシリーズです。指示追従、推論、テキスト理解、多言語サポートにおいて強化された能力を提供します。モデルは、思考モードと非思考モードを含む様々なサイズと構成で利用可能であり、長文脈理解に対応しています。Qwen3は、Alibaba CloudのQwenチームによって開発された大規模言語モデルシリーズです。指示追従、推論、テキスト理解、多言語サポートにおいて強化された能力を提供します。モデルは、思考モードと非思考モードを含む様々なサイズと構成で利用可能であり、長文脈理解に対応しています。

V-JEPA

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ビデオからの自己教師あり学習のためのPyTorch実装です。人間によるアノテーションやピクセルレベルの再構築なしに視覚的表現を学習するために、共同埋め込み予測アーキテクチャを利用します。コードとモデルは、多様な下流のビデオおよび画像タスク向けに設計されています。V-JEPAは、ビデオからの自己教師あり学習のためのPyTorch実装です。人間によるアノテーションやピクセルレベルの再構築なしに視覚的表現を学習するために、共同埋め込み予測アーキテクチャを利用します。コードとモデルは、多様な下流のビデオおよび画像タスク向けに設計されています。

Anthropic SDK Python

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Anthropic SDK for Python は、開発者が Claude API に直接アクセスするためのツールを提供します。このオープンソースライブラリは、高度なAI機能をPythonアプリケーションに容易に統合できるようにし、Anthropicの言語モデルとのプログラムによる対話を通じて、様々な自然言語処理タスクを実現します。

Audiocraft

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オーディオ生成および処理のためのPyTorchライブラリです。制御可能な音楽生成のためのMusicGenや、テキストからサウンドへのAudioGenなどの最先端モデルを提供します。このライブラリには、オーディオ圧縮器であるEnCodecと、研究用のトレーニングコードも含まれています。Audiocraftは、オーディオ生成および処理のためのPyTorchライブラリです。制御可能な音楽生成のためのMusicGenや、テキストからサウンドへのAudioGenなどの最先端モデルを提供します。このライブラリには、オーディオ圧縮器であるEnCodecと、研究用のトレーニングコードも含まれています。

StableLM

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Stability AI によって開発されたオープンソースの言語モデルシリーズです。この GitHub リポジトリは継続的な開発をホストしており、StableLM-3B-4E1T や StableLM-Alpha v2 などの様々なチェックポイントへのアクセスを提供します。高度な AI…StableLM は、Stability AI によって開発されたオープンソースの言語モデルシリーズです。この GitHub リポジトリは継続的な開発をホストしており、StableLM-3B-4E1T や StableLM-Alpha v2 などの様々なチェックポイントへのアクセスを提供します。高度な AI…

StyleCLIP

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StyleGANの画像に対するテキスト駆動型操作の公式実装です。StyleGANの生成能力とCLIPの視覚言語理解を組み合わせることで、テキストプロンプトによる直感的な画像編集を可能にします。本プロジェクトは、潜在ベクトル最適化、潜在マッパー、グローバルStyleSpace方向の3つの手法を提供します。StyleCLIPは、StyleGANの画像に対するテキスト駆動型操作の公式実装です。StyleGANの生成能力とCLIPの視覚言語理解を組み合わせることで、テキストプロンプトによる直感的な画像編集を可能にします。本プロジェクトは、潜在ベクトル最適化、潜在マッパー、グローバルStyleSpace方向の3つの手法を提供します。

MiniGPT-4 & MiniGPT-v2

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MiniGPT-4およびMiniGPT-v2のオープンソースコード。これらは、ビジョンと言語の理解を強化する高度な大規模言語モデルです。これらのモデルは、ビジョンと言語のタスクにおけるマルチタスク学習を可能にし、画像理解と生成の機能を提供します。Llama 2およびVicunaモデルを基盤としており、研究者や開発者向けの強力なツールを提供します。

DeepSeek-OCR

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コンテキスト光圧縮に焦点を当てたGitHubプロジェクトです。開発者がその開発に貢献し、光学文字認識とデータ圧縮の能力を向上させることができます。DeepSeek-OCRは、コンテキスト光圧縮に焦点を当てたGitHubプロジェクトです。開発者がその開発に貢献し、光学文字認識とデータ圧縮の能力を向上させることができます。

Stable Diffusion Model

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テキスト記述から高品質な画像を生成する潜在的なテキストから画像への拡散モデルです。GitHubにホストされており、開発者がその機能を向上させるために貢献できます。Stable Diffusionは、テキスト記述から高品質な画像を生成する潜在的なテキストから画像への拡散モデルです。GitHubにホストされており、開発者がその機能を向上させるために貢献できます。

EleutherAI GPT-NeoX

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GPU上でのモデル並列自己回帰トランスフォーマーのオープンソース実装です。MegatronおよびDeepSpeedライブラリを活用して、大規模言語モデルの効率的なトレーニングとデプロイを実現します。EleutherAI GPT-NeoXは、GPU上でのモデル並列自己回帰トランスフォーマーのオープンソース実装です。MegatronおよびDeepSpeedライブラリを活用して、大規模言語モデルの効率的なトレーニングとデプロイを実現します。

OneLLM

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さまざまなモダリティを言語に整合させるために設計されたフレームワークであり、異なるデータタイプ間のシームレスな統合と相互作用を促進します。CVPR 2024のために開発され、多モーダルコミュニケーションと理解を向上させることを目的としています。OneLLMは、さまざまなモダリティを言語に整合させるために設計されたフレームワークであり、異なるデータタイプ間のシームレスな統合と相互作用を促進します。CVPR 2024のために開発され、多モーダルコミュニケーションと理解を向上させることを目的としています。

DeepSeek-R1

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AI駆動のソリューションに焦点を当てたGitHubプロジェクトです。プラグイン、スパースアテンションカーネル、効率的な通信ライブラリなど、AI機能を強化するさまざまなリポジトリを提供しています。DeepSeek-R1は、AI駆動のソリューションに焦点を当てたGitHubプロジェクトです。プラグイン、スパースアテンションカーネル、効率的な通信ライブラリなど、AI機能を強化するさまざまなリポジトリを提供しています。

DeepSeek-V3

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DeepSeekによるオープンウェイトのMixture-of-Experts言語モデルで、合計6710億のパラメータとトークンごとに370億のアクティブパラメータを持っています。128Kのコンテキスト長で148兆トークンで事前学習されており、自己ホスティング用またはDeepSeekのチャットウェブサイトを通じて使用するために、Git…DeepSeek-V3は、DeepSeekによるオープンウェイトのMixture-of-Experts言語モデルで、合計6710億のパラメータとトークンごとに370億のアクティブパラメータを持っています。128Kのコンテキスト長で148兆トークンで事前学習されており、自己ホスティング用またはDeepSeekのチャットウェブサイトを通じて使用するために、Git…

Kimi K2.5 - オープンビジュアルエージェンティックインテリジェンス

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GitHubでホストされているオープンソースのビジュアルエージェンティックインテリジェンスプロジェクトです。開発者がその開発に貢献できるようにし、AIの能力における革新を促進します。このプロジェクトは、共同作業を通じてビジュアルインテリジェンスを進化させることを目的としています。Kimi K2.5は、GitHubでホストされているオープンソースのビジュアルエージェンティックインテリジェンスプロジェクトです。開発者がその開発に貢献できるようにし、AIの能力における革新を促進します。このプロジェクトは、共同作業を通じてビジュアルインテリジェンスを進化させることを目的としています。

Megatron-LM

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NVIDIAによる研究プロジェクトで、スケールでのトランスフォーマーモデルのトレーニングに焦点を当てています。大規模な言語モデルの効率性とスケーラビリティを向上させ、さまざまなAIアプリケーションに対してよりアクセスしやすくすることを目指しています。Megatron-LMは、NVIDIAによる研究プロジェクトで、スケールでのトランスフォーマーモデルのトレーニングに焦点を当てています。大規模な言語モデルの効率性とスケーラビリティを向上させ、さまざまなAIアプリケーションに対してよりアクセスしやすくすることを目指しています。

MiniCPM5: オンデバイスLLM

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OpenBMBによって開発された高度なオンデバイス言語モデルです。コンパクトなサイズを維持しながら最先端のパフォーマンスを提供し、効率的な処理を必要とするアプリケーションに最適です。MiniCPM5は、OpenBMBによって開発された高度なオンデバイス言語モデルです。コンパクトなサイズを維持しながら最先端のパフォーマンスを提供し、効率的な処理を必要とするアプリケーションに最適です。

ThoughtSource

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大規模言語モデルにおける思考過程の推論に焦点を当てたデータとツールのオープンリソースです。Samwald研究グループによって開発され、AIの理解と応用を進めることを目的としています。ThoughtSourceは、大規模言語モデルにおける思考過程の推論に焦点を当てたデータとツールのオープンリソースです。Samwald研究グループによって開発され、AIの理解と応用を進めることを目的としています。

Qwen3-VL

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Alibaba CloudのQwenチームによるビジョン・ランゲージモデルシリーズで、DenseおよびMixture-of-Expertsサイズで、指示版と推論版（"Thinking"）がリリースされています。画像、動画、テキストを同時に読み取り、ネイティブの256Kコンテキストウィンドウを持ち、1Mまで拡張可能で、GUI自動化、OCR、…Qwen3-VLは、Alibaba CloudのQwenチームによるビジョン・ランゲージモデルシリーズで、DenseおよびMixture-of-Expertsサイズで、指示版と推論版（"Thinking"）がリリースされています。画像、動画、テキストを同時に読み取り、ネイティブの256Kコンテキストウィンドウを持ち、1Mまで拡張可能で、GUI自動化、OCR、…

Roblox Cube 3D インテリジェンスモデル

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3Dインテリジェンスのために設計された基盤モデルです。GitHubでの開発と貢献をサポートし、3DモデリングとAIアプリケーションの進展を促進します。Roblox Cube 3Dは、3Dインテリジェンスのために設計された基盤モデルです。GitHubでの開発と貢献をサポートし、3DモデリングとAIアプリケーションの進展を促進します。

セサミCSM

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音声合成能力を向上させるために設計された会話型音声生成モデルです。開発者がGitHubでその開発に貢献できるようにし、AI駆動の音声技術におけるコラボレーションと革新を促進します。セサミCSMは、音声合成能力を向上させるために設計された会話型音声生成モデルです。開発者がGitHubでその開発に貢献できるようにし、AI駆動の音声技術におけるコラボレーションと革新を促進します。

Z-Image

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高度な画像処理機能の開発を目的としたGitHubプロジェクトです。開発者はリポジトリをフォークし、コラボレーションすることでその成長に貢献し、機能や機能性を向上させることができます。Z-Imageは、高度な画像処理機能の開発を目的としたGitHubプロジェクトです。開発者はリポジトリをフォークし、コラボレーションすることでその成長に貢献し、機能や機能性を向上させることができます。

Ling

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Ant GroupのinclusionAIからのオープンソースの専門家混合言語モデルファミリーで、MITライセンスの下でGitHubに公開されています。一般的なチャット、コーディング、推論タスク向けに複数のサイズで提供されており、オープンLLMを自分で実行またはファインチューニングしたい研究者や開発者を対象としています。Lingは、Ant GroupのinclusionAIからのオープンソースの専門家混合言語モデルファミリーで、MITライセンスの下でGitHubに公開されています。一般的なチャット、コーディング、推論タスク向けに複数のサイズで提供されており、オープンLLMを自分で実行またはファインチューニングしたい研究者や開発者を対象としています。

VoiceStar TTSシステム

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音声パターンを外挿できる堅牢で、期間制御可能なテキスト読み上げ（TTS）システムです。さまざまなアプリケーション向けに高品質でカスタマイズ可能な音声出力を提供するように設計されています。VoiceStarは、音声パターンを外挿できる堅牢で、期間制御可能なテキスト読み上げ（TTS）システムです。さまざまなアプリケーション向けに高品質でカスタマイズ可能な音声出力を提供するように設計されています。

RIFE

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ビデオフレーム補間のためのリアルタイム中間フロー推定に焦点を当てたGitHubプロジェクトです。中間フレームを予測することでビデオ品質を向上させ、ビデオ編集や処理タスクに役立ちます。RIFEは、ビデオフレーム補間のためのリアルタイム中間フロー推定に焦点を当てたGitHubプロジェクトです。中間フレームを予測することでビデオ品質を向上させ、ビデオ編集や処理タスクに役立ちます。

nanochat

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GitHubで利用可能なAI駆動のチャットアプリケーションで、ChatGPTのコスト効率の良い代替手段を提供するように設計されています。開発者がその開発に貢献し、機能を強化することができます。Nanochatは、GitHubで利用可能なAI駆動のチャットアプリケーションで、ChatGPTのコスト効率の良い代替手段を提供するように設計されています。開発者がその開発に貢献し、機能を強化することができます。

CLIP

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OpenAIによって開発されたモデルで、画像に対して最も関連性の高いテキストスニペットを予測します。対照的な言語画像事前学習を使用して、画像の正確なテキスト記述を理解し生成する能力を高め、AIが視覚コンテンツを解釈する能力を向上させます。CLIPは、OpenAIによって開発されたモデルで、画像に対して最も関連性の高いテキストスニペットを予測します。対照的な言語画像事前学習を使用して、画像の正確なテキスト記述を理解し生成する能力を高め、AIが視覚コンテンツを解釈する能力を向上させます。

LLMs-from-scratch

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ユーザーがPyTorchを使用してChatGPTのような言語モデルを実装する手助けをするGitHubプロジェクトです。ゼロから大規模言語モデルを構築するためのステップバイステップのアプローチを提供し、AIや機械学習に興味のある開発者や研究者に最適です。LLMs-from-scratchは、ユーザーがPyTorchを使用してChatGPTのような言語モデルを実装する手助けをするGitHubプロジェクトです。ゼロから大規模言語モデルを構築するためのステップバイステップのアプローチを提供し、AIや機械学習に興味のある開発者や研究者に最適です。

ESRGAN

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視覚的な詳細と品質を向上させるための高度なAIモデルで、画像の超解像に特化しています。PIRMチャレンジの知覚的超解像部門で優勝し、さまざまなアプリケーションで画像の明瞭さと解像度を向上させるために使用されています。ESRGANは、視覚的な詳細と品質を向上させるための高度なAIモデルで、画像の超解像に特化しています。PIRMチャレンジの知覚的超解像部門で優勝し、さまざまなアプリケーションで画像の明瞭さと解像度を向上させるために使用されています。

GLM-5

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バイブコーディングからエージェント工学への移行に焦点を当てたGitHubプロジェクトです。開発者の貢献を促し、AIエンジニアリングにおけるコラボレーションと革新を育みます。GLM-5は、バイブコーディングからエージェント工学への移行に焦点を当てたGitHubプロジェクトです。開発者の貢献を促し、AIエンジニアリングにおけるコラボレーションと革新を育みます。

物体検出タスクのために設計されたAIモデルです。高度なアルゴリズムを活用して、画像内の物体を特定し分類する際の精度と効率を向上させます。RF-DETRは、物体検出タスクのために設計されたAIモデルです。高度なアルゴリズムを活用して、画像内の物体を特定し分類する際の精度と効率を向上させます。

LightRAG

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リトリーバル拡張生成に焦点を当てたGitHubホストのプロジェクトです。リトリーバルメカニズムを統合することで、コンテンツ生成の効率と速度を向上させ、さまざまなAIアプリケーションに適しています。LightRAGは、リトリーバル拡張生成に焦点を当てたGitHubホストのプロジェクトです。リトリーバルメカニズムを統合することで、コンテンツ生成の効率と速度を向上させ、さまざまなAIアプリケーションに適しています。

ハッピーLLM

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ゼロから大規模言語モデルを構築することを目的としたオープンソースプロジェクトです。開発者がモデル開発に貢献し、協力するためのリソースとツールを提供します。ハッピーLLMは、ゼロから大規模言語モデルを構築することを目的としたオープンソースプロジェクトです。開発者がモデル開発に貢献し、協力するためのリソースとツールを提供します。

openclaude

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さまざまなプラットフォームで動作し、多様なリソースを利用するように設計された、GitHub上でホストされる多目的AIプロジェクトです。コミュニティの貢献を奨励し、その開発と機能を向上させます。OpenClaudeは、さまざまなプラットフォームで動作し、多様なリソースを利用するように設計された、GitHub上でホストされる多目的AIプロジェクトです。コミュニティの貢献を奨励し、その開発と機能を向上させます。

FinGPT

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金融の大規模言語モデルの開発に焦点を当てたオープンソースプロジェクトです。高度なAIモデルを提供することで、金融データ処理に革命をもたらすことを目指しています。HuggingFaceで利用可能です。FinGPTは、金融の大規模言語モデルの開発に焦点を当てたオープンソースプロジェクトです。高度なAIモデルを提供することで、金融データ処理に革命をもたらすことを目指しています。HuggingFaceで利用可能です。

Chinese-LLaMA-Alpaca

AI GitHub リポジトリ

中国語モデルであるLLaMAとAlpacaを提供するGitHubリポジトリで、ローカルのCPU/GPUトレーニングとデプロイメント機能を備えています。研究者や開発者が効率的に言語モデルを構築し、展開するのをサポートします。Chinese-LLaMA-Alpacaは、中国語モデルであるLLaMAとAlpacaを提供するGitHubリポジトリで、ローカルのCPU/GPUトレーニングとデプロイメント機能を備えています。研究者や開発者が効率的に言語モデルを構築し、展開するのをサポートします。

Nano-vLLM

AI GitHub リポジトリ

Nano vLLMは、大規模言語モデルのための軽量仮想マシンの開発に焦点を当てたGitHubリポジトリです。推論効率とリソース利用の最適化を目指しており、LLMを扱うAI研究者や開発者に適しています。

ChatGLM2-6B

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複数の言語でシームレスなコミュニケーションを促進するために設計されたオープンバイリンガルチャット言語モデルです。高度な言語処理機能を提供し、多言語環境における多様なアプリケーションに適しています。ChatGLM2-6Bは、複数の言語でシームレスなコミュニケーションを促進するために設計されたオープンバイリンガルチャット言語モデルです。高度な言語処理機能を提供し、多言語環境における多様なアプリケーションに適しています。

階層的推論モデル

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階層的推論モデル（HRM）は、GitHubでホストされているAIプロジェクトで、高度な推論タスクを促進するために設計されています。開発者がその開発に貢献し、階層的推論の能力を探求することができます。

FlagEmbedding

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情報検索および情報検索を強化した大規模言語モデル（LLM）に焦点を当てたGitHubリポジトリです。開発者がこれらのモデルの開発と改善に貢献できるツールとリソースを提供し、情報検索プロセスの向上を促進します。FlagEmbeddingは、情報検索および情報検索を強化した大規模言語モデル（LLM）に焦点を当てたGitHubリポジトリです。開発者がこれらのモデルの開発と改善に貢献できるツールとリソースを提供し、情報検索プロセスの向上を促進します。

MOSS

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復旦大学によって開発されたオープンソースのツール拡張型会話言語モデルです。さまざまなツールを統合することで自然言語処理能力を向上させ、さまざまなアプリケーションに対応できるように設計されています。MOSSは、復旦大学によって開発されたオープンソースのツール拡張型会話言語モデルです。さまざまなツールを統合することで自然言語処理能力を向上させ、さまざまなアプリケーションに対応できるように設計されています。

ゼロからLLMをトレーニングする

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自分自身の大規模言語モデルをトレーニングするための包括的なガイドを提供します。データ取得からテキスト生成までをカバーしており、カスタムAIモデルの構築に興味のある開発者にとって必須のリソースです。ゼロからLLMをトレーニングするは、自分自身の大規模言語モデルをトレーニングするための包括的なガイドを提供します。データ取得からテキスト生成までをカバーしており、カスタムAIモデルの構築に興味のある開発者にとって必須のリソースです。

kimi-k3-in-c

AI GitHub リポジトリ

Kimi K3 in Cは、8.24 GBのRAMで単一のCPU上で推論を実行できる2.78兆パラメータのモデルです。これは、ポータブルC99で実装されており、BLAS、フレームワーク、またはGPUを必要としないため、開発者にとって非常にアクセスしやすいものとなっています。

VAR

AI GitHub リポジトリ

視覚的自己回帰モデルは、スケーラブルな画像生成のための最先端のコードベースです。次世代予測のユーザーフレンドリーな実装を提供し、視覚生成における研究者や開発者に最適です。

Utopia

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ユートピアは、世界初のオープンソースの企業ワールドモデルです。開発者はGitHubにアカウントを作成することで、その機能を向上させるために貢献できます。このプロジェクトは、企業アプリケーションの包括的なモデルを提供し、AIコミュニティにおけるコラボレーションと革新を促進することを目的としています。

Chinese LLaMA-Alpaca-2

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拡張コンテキスト機能を持つ大規模言語モデルの開発に焦点を当てたGitHubプロジェクトです。LLaMA-2やAlpaca-2などのモデルを提供し、64Kの長いコンテキスト入力を処理できるように設計されており、中国語の自然言語処理タスクを強化します。Chinese LLaMA-Alpaca-2は、拡張コンテキスト機能を持つ大規模言語モデルの開発に焦点を当てたGitHubプロジェクトです。LLaMA-2やAlpaca-2などのモデルを提供し、64Kの長いコンテキスト入力を処理できるように設計されており、中国語の自然言語処理タスクを強化します。

Qwen-VL

AI GitHub リポジトリ

Alibaba Cloudによって開発された大規模なビジョン言語モデルです。チャットおよびビジョンタスクに対する高度な機能を提供し、これらの分野におけるAIアプリケーションのための堅牢なプラットフォームを提供します。Qwen-VLは、Alibaba Cloudによって開発された大規模なビジョン言語モデルです。チャットおよびビジョンタスクに対する高度な機能を提供し、これらの分野におけるAIアプリケーションのための堅牢なプラットフォームを提供します。

Baichuan-7B

AI GitHub リポジトリ

BaiChuan-Incによって開発された70億パラメータの大規模な事前学習言語モデルです。複雑な言語タスクを処理し、さまざまなアプリケーションに対して堅牢なAI機能を提供するように設計されています。Baichuan-7Bは、BaiChuan-Incによって開発された70億パラメータの大規模な事前学習言語モデルです。複雑な言語タスクを処理し、さまざまなアプリケーションに対して堅牢なAI機能を提供するように設計されています。

OpenChat

AI GitHub リポジトリ

不完全なデータを使用して言語モデルを進化させることに焦点を当てたオープンソースプロジェクトです。さまざまなアプリケーション向けにAI言語モデルのアクセシビリティとパフォーマンスを向上させることを目指しています。OpenChatは、不完全なデータを使用して言語モデルを進化させることに焦点を当てたオープンソースプロジェクトです。さまざまなアプリケーション向けにAI言語モデルのアクセシビリティとパフォーマンスを向上させることを目指しています。

ジェフ

AI GitHub リポジトリ

さまざまな分野で迅速な意思決定を行うために設計されたオープンソースモデルです。0.8億パラメータの「システム1」モデルを利用して、意思決定のためのキャリブレーションされた確率を提供し、ベースモデルと交換可能なLoRAアダプターを備えた柔軟性を持っています。ジェフは、さまざまな分野で迅速な意思決定を行うために設計されたオープンソースモデルです。0.8億パラメータの「システム1」モデルを利用して、意思決定のためのキャリブレーションされた確率を提供し、ベースモデルと交換可能なLoRAアダプターを備えた柔軟性を持っています。

AnyJev

AI GitHub リポジトリ

任意の大規模言語モデル（LLM）をJevスタイルの意思決定モデルに変換するGitHubプロジェクトです。追加のトレーニングを必要とせず、型付きの意思決定と実際の確率を提供するため、意思決定能力を向上させたい開発者にとって多用途なツールです。AnyJevは、任意の大規模言語モデル（LLM）をJevスタイルの意思決定モデルに変換するGitHubプロジェクトです。追加のトレーニングを必要とせず、型付きの意思決定と実際の確率を提供するため、意思決定能力を向上させたい開発者にとって多用途なツールです。

claude-opus-5-5-demo

AI GitHub リポジトリ

デモプロジェクトを紹介する公開GitHubリポジトリです。開発者がAIモデルやツールの開発に貢献し、協力することを可能にし、その機能や能力を向上させます。claude-opus-5-5-demoは、デモプロジェクトを紹介する公開GitHubリポジトリです。開発者がAIモデルやツールの開発に貢献し、協力することを可能にし、その機能や能力を向上させます。

Decider

AI GitHub リポジトリ

Qwen3.5からファインチューニングされたSystem Oneスタイルのモデル群です。キャリブレーションされた確率を用いて、一度の入力で決定を下すことを目的とした、効率的な意思決定プロセスを提供します。Deciderは、Qwen3.5からファインチューニングされたSystem Oneスタイルのモデル群です。キャリブレーションされた確率を用いて、一度の入力で決定を下すことを目的とした、効率的な意思決定プロセスを提供します。

Microsoftが開発した1ビット大規模言語モデル（LLM）の公式推論フレームワークです。LLMの効率的な処理と展開を可能にし、パフォーマンスとリソースの使用を最適化します。BitNetは、Microsoftが開発した1ビット大規模言語モデル（LLM）の公式推論フレームワークです。LLMの効率的な処理と展開を可能にし、パフォーマンスとリソースの使用を最適化します。

Indra OCR

AI GitHub リポジトリ

今週

行検出、CTC認識、読み取り順序、マークダウン処理のために設計された、高速なCPUベースの光学文字認識ツールです。効率的なテキスト抽出機能を求める開発者に最適です。Indra OCRは、行検出、CTC認識、読み取り順序、マークダウン処理のために設計された、高速なCPUベースの光学文字認識ツールです。効率的なテキスト抽出機能を求める開発者に最適です。

LLM architecture from scratch

AI GitHub リポジトリ

今週

llm-architecture-from-scratchは、Yeonwoo Sungによって作成されたGitHubリポジトリで、PyTorchを使用して大規模言語モデルアーキテクチャをゼロから実装することに焦点を当てています。LLMの構築や実験に興味のある開発者向けに、モデルとツールの包括的なコレクションを提供します。

StartLux-Decision

AI GitHub リポジトリ

今週

0.8Bから27Bパラメータまでのオープンな意思決定モデルを提供し、各オプションのキャリブレーションされた確率を提供します。不確実な場合には簡潔な思考を生成し、vLLM、llama.cpp、MLXのエンジンとして機能します。StartLux-Decisionは、0.8Bから27Bパラメータまでのオープンな意思決定モデルを提供し、各オプションのキャリブレーションされた確率を提供します。不確実な場合には簡潔な思考を生成し、vLLM、llama.cpp、MLXのエンジンとして機能します。

EdgeRock

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昨日

一定のメモリ使用量で強力な推論能力を提供するマルチモーダルモデルです。O(N)生成とO(1)の永続的履歴をサポートし、開発者向けに効率的な推論および評価コードを提供します。EdgeRockは、一定のメモリ使用量で強力な推論能力を提供するマルチモーダルモデルです。O(N)生成とO(1)の永続的履歴をサポートし、開発者向けに効率的な推論および評価コードを提供します。

MOSS-Image

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昨日

高品質なテキストレンダリング、レイアウト生成、効率的なファインチューニングのために設計された5BパラメータのベースDiTモデルです。AI駆動の画像処理および強化タスクにおいて、開発者や研究者にとって強力なツールとなります。MOSS-Imageは、高品質なテキストレンダリング、レイアウト生成、効率的なファインチューニングのために設計された5BパラメータのベースDiTモデルです。AI駆動の画像処理および強化タスクにおいて、開発者や研究者にとって強力なツールとなります。