オープンソースのあらゆるものを定義し管理するOpen Source Initiative(OSI)が、オープンソースAIを定義する「The Open Source AI Definition(OSAID：オープンソースAIの定義)」のバージョン1.0を公開しました。 The Open Source AI Definition – 1.0 – Open Source Initiative https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition We finally have an 'official' definition for open source AI | TechCrunch https://techcrunch.com/2024/10/28/we-finally-have-an-official-definition-for-ope
前からあるのは知っていたけど、全然試してなかった。名前がそのまますぎる。 LLM 大規模言語モデル(LLM)とのやり取りを可能にするCLIユーティリティとPythonライブラリです。リモートAPIと、ローカルにインストールして実行できるモデルの両方に対応しています。 コマンドラインからプロンプトを実行したり、結果をSQLiteに保存したり、埋め込みを生成するなどの機能があります。 リモートモデルとローカルモデルへのアクセスを提供するLLMプラグインディレクトリをご参照ください。 詳細なドキュメント: llm.datasette.io このプロジェクトの背景: llm、ttok、strip-tags - ChatGPTなどのLLMを操作するためのCLIツール LLM CLIツールがプラグインを通じてセルフホスト型言語モデルをサポート llm-replicateプラグインを使用してコマンドライ
Website | API Docs | Chat DataFusion is an extensible query engine written in Rust that uses Apache Arrow as its in-memory format. This crate provides libraries and binaries for developers building fast and feature rich database and analytic systems, customized to particular workloads. See use cases for examples. The following related subprojects target end users: DataFusion Python offers a Python
Home Quick start Concepts Guides Managing Embeddings Integrations Examples Studies API reference LanceDB Cloud LanceDB LanceDB is an open-source vector database for AI that's designed to store, manage, query and retrieve embeddings on large-scale multi-modal data. The core of LanceDB is written in Rust 🦀 and is built on top of Lance, an open-source columnar data format designed for performant ML
Documentation The purpose of this package is to offer a convenient question-answering (RAG) system with a simple YAML-based configuration that enables interaction with multiple collections of local documents. Special attention is given to improvements in various components of the system in addition to basic LLM-based RAGs - better document parsing, hybrid search, HyDE enabled search, chat history,
Typograms (short for typographic diagrams) is a lightweight image format (text/typogram) useful for defining simple diagrams in technical documentation, originally developed here. See it in action here: https://google.github.io/typograms/ Like markdown, typograms is heavily inspired by pre-existing conventions found in ASCII diagrams. A small set of primitives and rules to connect them is defined,
🚒 GoEx: A Runtime for executing LLM generated actions like code & API calls GoEx presents “undo” and “damage confinement” abstractions for mitigating the risk of unintended actions taken in LLM-powered systems. Release blog Paper. 🎉 Berkeley Function Calling Leaderboard : How do models stack up for function calling? 🎯 Releasing the Berkeley Function Calling Leaderboard. Read more in our Release
東京大学発のスタートアップ企業であるLightblue（ライトブルー）は、公開モデルとしては国内最大規模の67億パラメーターの日本語大規模言語モデルを開発し、オープンソース・ソフトウェアとして公開した。ライセンスはApache 2.0。 この言語モデルは、米モザイクML （MosaicML）が公開した多言語大規模言語モデル「MPT-7B」を基にしたもの。グーグルが開発した多言語データセット「MC4」をアレン人工知能研究所（Allen Institute for AI）がそれぞれの言語ごとに利用可能にしたサブセットの日本語部分を使って追加学習した。 Lightblueは、今回公開したモデルを法人向けに提供する。業界用語や部署特有の専門用語、慣習などに合わせて訓練・調整することで、企業や部署によって異なる要望に応じるという。加えて、自社サービスの提供も予定しているとのことだ。 （笹田） 6 人
Meta’s LLaMa 2 license is not Open Source OSI is pleased to see that Meta is lowering barriers for access to powerful AI systems. Unfortunately, the tech giant has created the misunderstanding that LLaMa 2 is “open source” – it is not. Even assuming the term can be validly applied to a large language model comprising several resources of different kinds, Meta is confusing “open source” with “resou
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