StartLux-Decision

Jeff

AI GitHub 저장소

다양한 분야에서 신속한 결정을 내리기 위해 설계된 오픈 소스 모델입니다. 0.8억 개의 매개변수를 가진 '시스템 1' 모델을 활용하여 의사 결정을 위한 보정된 확률을 제공하며, 기본 모델과 교체 가능한 LoRA 어댑터를 통해 유연성을 제공합니다.Jeff는 다양한 분야에서 신속한 결정을 내리기 위해 설계된 오픈 소스 모델입니다. 0.8억 개의 매개변수를 가진 '시스템 1' 모델을 활용하여 의사 결정을 위한 보정된 확률을 제공하며, 기본 모델과 교체 가능한 LoRA 어댑터를 통해 유연성을 제공합니다.

Decider

AI GitHub 저장소

Qwen3.5에서 미세 조정된 System One 스타일 모델의 집합입니다. 이는 조정된 확률로 한 번의 입력으로 결정을 내리도록 설계되어, 효율적인 의사결정 프로세스를 제공합니다.Decider는 Qwen3.5에서 미세 조정된 System One 스타일 모델의 집합입니다. 이는 조정된 확률로 한 번의 입력으로 결정을 내리도록 설계되어, 효율적인 의사결정 프로세스를 제공합니다.

AnyJev

AI GitHub 저장소

GitHub 프로젝트로, 모든 대형 언어 모델(LLM)을 Jev 스타일의 의사결정 모델로 변환합니다. 추가 교육 없이 유형화된 결정과 실제 확률을 제공하여 의사결정 능력을 향상시키고자 하는 개발자에게 다재다능한 도구입니다.AnyJev는 GitHub 프로젝트로, 모든 대형 언어 모델(LLM)을 Jev 스타일의 의사결정 모델로 변환합니다. 추가 교육 없이 유형화된 결정과 실제 확률을 제공하여 의사결정 능력을 향상시키고자 하는 개발자에게 다재다능한 도구입니다.

Ollaya

AI GitHub 저장소

#214

사용자가 로컬에서 오픈 의사 결정 모델을 실행할 수 있도록 하는 GitHub 프로젝트입니다. Laya, decider, NLI 및 GLiClass 모델을 지원하며, 원활한 통합을 위한 TypeSafe 호환 API를 제공합니다.Ollaya는 사용자가 로컬에서 오픈 의사 결정 모델을 실행할 수 있도록 하는 GitHub 프로젝트입니다. Laya, decider, NLI 및 GLiClass 모델을 지원하며, 원활한 통합을 위한 TypeSafe 호환 API를 제공합니다.

Strands Decider

AI GitHub 저장소

에이전트 워크플로우를 위해 설계된 작고 빠른 의사결정 모델입니다. 사용자가 옵션 간 선택하거나 평가할 수 있도록 하여 대형 언어 모델보다 빠르게 의사결정을 내릴 수 있으며, 모든 결정에 대해 조정된 신뢰도를 제공합니다.Strands Decider는 에이전트 워크플로우를 위해 설계된 작고 빠른 의사결정 모델입니다. 사용자가 옵션 간 선택하거나 평가할 수 있도록 하여 대형 언어 모델보다 빠르게 의사결정을 내릴 수 있으며, 모든 결정에 대해 조정된 신뢰도를 제공합니다.

Laya-MLX

AI GitHub 저장소

#136

Laya MLX는 Laya 타입 결정 모델을 위해 설계된 네이티브 런타임으로, M3 Max에서 빠른 의사결정 기능을 제공합니다. 텍스트 생성, PyTorch 또는 클라우드 API 의존성 없이 작동하여 효율적인 성능을 보장합니다.

Ling

AI GitHub 저장소

Ant Group의 inclusionAI에서 개발한 오픈 소스 혼합 전문가 언어 모델 패밀리로, MIT 라이선스 하에 GitHub에서 공개되었습니다. 일반 채팅, 코딩 및 추론 작업을 위해 여러 크기로 제공되며, 오픈 LLM을 직접 실행하거나 미세 조정하고자 하는 연구자 및 개발자를 대상으로 합니다.Ling은 Ant Group의 inclusionAI에서 개발한 오픈 소스 혼합 전문가 언어 모델 패밀리로, MIT 라이선스 하에 GitHub에서 공개되었습니다. 일반 채팅, 코딩 및 추론 작업을 위해 여러 크기로 제공되며, 오픈 LLM을 직접 실행하거나 미세 조정하고자 하는 연구자 및 개발자를 대상으로 합니다.

LLM architecture from scratch

AI GitHub 저장소

llm-architecture-from-scratch는 Yeonwoo Sung이 만든 GitHub 저장소로, PyTorch를 사용하여 대형 언어 모델 아키텍처를 처음부터 구현하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 저장소는 LLM 구축 및 실험에 관심이 있는 개발자를 위한 포괄적인 모델 및 도구 모음을 제공합니다.