Актуальные репозитории AI на GitHub неделя с 6 по 12 ноября 2023 года
Самые популярные репозитории AI на GitHub за неделю с 6 по 12 ноября 2023 года
Это неделя с 6 ноября, что означает, что пришло время ознакомиться с пятеркой лучших репозиториев недели. На этой неделе у нас есть набор новых проектов, начиная от образовательных репозиториев по генеративному искусственному интеллекту до открытого платежного процессора. Давайте посмотрим, что попало в список!
Generative AI для начинающих – курс
Первым в списке находится этот 12-урочный комплексный курс от Microsoft. Целью этого репозитория является обучение пользователям основам создания приложений с использованием генеративного искусственного интеллекта. Каждый урок затрагивает ключевой аспект принципов генеративного искусственного интеллекта и разработки приложений. В течение курса мы будем создавать свой собственный стартап по генеративному искусственному интеллекту, чтобы вы могли понять, что для этого требуется.
- Исследование под руководством Университета Мэриленда дает толчок для создания панели управления данными о преследовании преступлений в Монтгомери-Каунти
- Случайные леса в 2023 году современные расширения мощного метода
- Ариэль Кац, генеральный директор и сооснователь H1 – Поддержка Израиля и Газы, GenosAI, Инновации в клиническом испытании, Влияние ИИ в сфере здравоохранения, Роль данных в современной медицине и советы для стартапов.
Хотите запустить собственную большую модель языка на локальном компьютере? Тогда вам подойдет OLlama. Этот репозиторий обещает предоставить вам инструменты для «Быстрого запуска Llama 2 и других больших моделей языка локально», что является довольно смелым заявлением.
HyperSwitch – это сообщественно-управляемый, открытый платежный коммутатор, написанный на Rust, который позволяет предприятиям получить доступ к лучшей платежной инфраструктуре для своих потребностей. Он обеспечивает единый точку интеграции для нескольких платежных процессоров, что позволяет предприятиям избежать необходимости поддерживать отдельные интеграции для каждого процессора.
tailspin работает путем последовательного чтения строки за строкой в лог-файле. Затем он применяет ряд регулярных выражений (regexes) к каждой строке. Регулярные выражения – это шаблоны, которые можно использовать для поиска текста. В данном случае регулярные выражения используются для поиска шаблонов, таких как даты, числа, ключевые слова важности и других. Tailspin не делает никаких предположений о формате или расположении элементов, которые нужно выделить. Это означает, что его можно использовать с любым типом лог-файла, независимо от формата. Это также означает, что для его работы не требуется никакой конфигурации или настройки.
Модели серии Yi – это большие модели языка, которые были обучены с нуля разработчиками компании 01.AI. В первой публичной версии представлены две двуязычные (английский/китайский) базовые модели с объемами параметров 6 миллиардов и 34 миллиарда. Обе эти модели были обучены с длиной последовательности 4К, но могут быть расширены до 32К во время вывода. Это означает, что их можно использовать для генерации более длинных текстовых последовательностей, таких как параграфы или даже эссе. Модели серии Yi все еще находятся в разработке, но уже доказали свою способность генерировать высококачественный текст как на английском, так и на китайском языке.
Заключение
Великолепный вариант для ноября! Мы не только получили первый образовательный репозиторий, но и видим, куда движутся пользователи с течением времени. Будет интересно посмотреть, что произойдет на следующей неделе. Мы, в любом случае, будем здесь, чтобы рассказать о том, что вызывает волнение на GitHub.
