大家好,我是Echa。

ChatGPT是基于GPT系列大模型开发出来的一个对话场景的 Demo,它已经让我们见识到了大模型的威力。它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文等任务。但有些资本和开发者的胃口不满足于此,已经开始尝试“突破” AI 的边界了,让它来取代大部分人类工种的工作,这样想想都非常害怕,这样下去多少人会面临失业,多少人会还不起各种贷款(车贷,房贷)......

关于ChatGPT,小编前后收集了非常多的ChatGPT资源、开源项目和工具,有大部分资本和开发者都靠着ChatGPT来发财致富,接下来看看:

ChatGPT 工具大全

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今天小编继续分享10个AI黑科技开源项目,希望对大家有所帮助,让大家多了解AI相关的知识点,说不定就让你找的发财的灵感,从此实现财务自由了。到那时候,别把小编我忘记了就行了。

全文大纲

AutoGPT-无需人类插手自主完成任务

BitoAI-新型AI编码助手

HuggingChat-旨在成为 OpenAI 的 ChatGPT 的第一个真正的开源替代品.

AgentGPT-突破 AI 边界的开源项目

Alpaca -是由 Meta 的 LLaMA 7B 微调而来的全新模型

text-generation-webui-文本生成 Web UI

Chatgpt_academic-ChatGPT 学术助手

MidJourney-Styles-and-Keywords-Reference 最火爆的 AI 画图工具

AutoGPT

官网:https://significant-gravitas.github.io/Auto-GPT/

Github:https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT

这不是空穴来风,最近一个名为 AutoGPT 的研究开始走进大众视野。特斯拉前 AI 总监、刚刚回归 OpenAI 的 Andrej Karpathy 也为其大力宣传,并在推特赞扬:「AutoGPT 是 prompt 工程的下一个前沿。」

Auto GPT是一个实验性开源应用程序,展现了GPT-4语言模型的功能。该程序由GPT-4驱动,将LLM“思想”链接在一起,以自主实现您设定的任何目标。作为GPT-4完全自主运行的首批例子之一,Auto GPT突破了人工智能的极限。

具体来说,AutoGPT 相当于给基于 GPT 的模型一个内存和一个身体。有了它,你可以把一项任务交给 AI 智能体,让它自主地提出一个计划,然后执行计划。此外其还具有互联网访问、长期和短期内存治理、用于文本生成的 GPT-4 实例以及使用 GPT-3.5 进行文件储备和生成摘要等功能。AutoGPT 用处很多,可用来分析市场并提出交易策略、提供客户服务、进行营销等其他需要连续更新的任务。

正如网友所说 AutoGPT 正在互联网上掀起一场风暴,它无处不在。很快,已经有网友上手实验了,该用户让 AutoGPT 建立一个网站,不到 3 分钟 AutoGPT 就成功了。期间 AutoGPT 使用了 React 和 Tailwind CSS,全凭自己,人类没有插手。看来程序员之后真就不再需要编码了。

特点

用于搜索和信息收集的互联网接入

长期和短期记忆治理

用于文本生成的GPT-4实例

访问热门网站和平台

? 使用GPT-3.5进行文件储备和摘要

插件的可扩展性




BitoAI

官网: https://bito.ai/

Bito是继前一阵非常火的Github Copilot、Cursor、CodeWhisperer等AI智能编程产品之后,其号称比ChatGPT快10倍的又一智能编程辅助软件,今天就来聊一聊它到底有多强大,能给我们程序员带来什么不一样的体验和改变。 (最重要的是免费且不需要魔法即可使用)

什么是Bito?

Bito是一款建立在OpenAI和ChatGPT模型之上的人工智能编程辅助软件,Bito AI可以帮助开发人员大幅提升工作效率。它是一个功能齐全的工具,同时使用和ChatGPT相同的模型,它可以让您的开发工作效率提高10倍,并每天节省一个小时的时间。

Bito 官网

Bito能做什么?

Bito AI是一种通用的AI助手,开发者可以向其提出任何技术问题,通过自然语言提示生成代码,并获得现有代码的反馈。以下是Bito AI 编程助手可以辅助我们完成的一些能力。

生成代码:向Bito提出任何语言的代码生成请求,并猎取自然语言提示。(例如,编写一个Java函数来将数字从一种进制转换为另一种)

指示语法:询问任何技术指示的语法。(例如,“如何设置git的全局变量?”)

测试用例:为代码生成测试用例。

解释代码:解释选定的代码。询问此代码的工作原理或它所做的事情。

注释方法:为函数或方法生成注释,以添加到您的代码中。

提高性能:询问如何提高给定代码的性能。

检查安全:询问挑选的代码是否有任何已知的安全问题。

学习技术概念:对任何技术概念提问(例如,解释B+树、解释银行家算法)




Bito入门


VS Code 安装 Bito 扩展


HuggingChat

官网:https://huggingface.co/chat/

HuggingChat 旨在成为 OpenAI 的 ChatGPT 的第一个真正的开源替代品。

说起HuggingChat,那就不得不说Hugging face的由来。

Hugging face 起初是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商,他们本来打算创业做聊天机器人,然后在github上开源了一个Transformers库,聊天机器人业务没搞起来,但是他们的这个库在机器学习社区迅速大火起来。目前已经共享了超100,000个预训练模型,10,000个数据集,变成了机器学习界的github。

Github:https://github.com/huggingface/transformers


Transformers 库 Github 主页

其之所以能够获得如此巨大的成功,一方面是让我们这些甲方企业的小白,尤其是入门者也能快速用得上科研大牛们训练出的超牛模型。另一方面是,这种特别开放的文化和态度,以及利他利己的精神特别吸引人。huggingface上面很多业界大牛也在使用和提交新模型,这样我们就是站在大牛们的肩膀上工作,而不是从头开始,当然我们也没有大牛那么多的计算资源和数据集。

在国内huggingface也是应用非常广泛,一些开源框架本质上就是调用transfomer上的模型进行微调(当然也有很多大牛在默默提供模型和数据集)。很多nlp工程师招聘的条目上也明摆着要求熟悉huggingface transformer库的使用。

HuggingChat 介绍

HuggingChat这款机器人类似于ChatGPT,用户可以请求自然语言或以特定格式生成文本;HuggingChat响应速度快,性能与GPT-3.5-turbo大致相当。

HuggingChat功能

可定制性:Open Assistant为第三方服务提供了定制选项和集成,使开发者能够根据他们的需要定制功能。这个功能在ChatGPT中并不存在。

用户界面/集成:开放式助手提供了API、webhooks和其他整合方法,使对话式人工智能更容易嵌入到不同的应用程序中。




AgentGPT

官网:https://agentgpt.reworkd.ai

Github: https://github.com/reworkd/AgentGPT

除了 Auto-GPT,还有一个像突破人工智能边界的开源项目:AgentGPT ,这个被誉为网页版的 Auto-GPT,无需安装可以直接使用。

你想要做一件事,不知道如何下手,交给 AgentGPT 就好了,它会自己“思索、决策”,最终输出一个可行性报告。

AutoGPT和AgentGPT都是自然语言处理技术中的语言生成模型,可以用于生成文本、回答问题、自动翻译等任务。

AutoGPT是广州大学的实验室团队开发的一个预训练语言生成模型,它采纳了Transformer的架构,使用Transformer-XL对其进行扩展。该模型可以自动完成摘要生成、推举系统和对话生成等任务,性能表现非常优秀。

AgentGPT是OpenAI公布的一种基于语言模型的人工代理,可以根据特定场景的要求,生成合适的回答,例如电子商务中的自动客服回复、财务报告里的业务建议等。该模型基于类似于GPT-2的语言模型,结合强化学习的方法来训练模型,达到了较高的任务成功率。

总的来说,AutoGPT和AgentGPT都是非常强大的自然语言处理模型,它们可以有效地解决文本生成和智能问答等问题。虽然它们的使用方式可能会有所不同,但它们都能够为人工智能应用提供有力的支持。



OpenPromptStudio

官网: https://moonvy.com/apps/ops/

Github: https://github.com/Moonvy/OpenPromptStudio

显示英文提示词的中文翻译

翻译输入的中文提示词到英文(因为 Midjourney 仅支持英文提示词)

为提示词进行分类(一般、样式、质量、指示)

轻松的排序、隐藏提示词

常用提示词词典

通过 Notion 治理提示词词典








最终的效果

Alpaca

官网: https://moonvy.com/apps/ops/

Github: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca

Alpaca 是由 Meta 的 LLaMA 7B 微调而来的全新模型,仅用了 52k 数据,低成本训练,性能约等于 GPT-3.5,是一个不错的 GPT 3.5 平替开源项目,目前该开源项目已经获得了 22.4k 的 Star。


这是斯坦福羊驼项目的回购,该项目旨在构建和共享遵循LLaMA模型的指令。回购包括:

用于微调模型的52K数据。

用于生成数据的代码。

用于微调模型的代码。

从我们公布的重量差异中复原Alpaca-7B重量的代码。

注:官方感谢社区对斯坦福羊驼的反馈和对我们研究的支持。我们的现场演示暂停,直至另行通知。

使用和许可声明:羊驼仅供研究使用。数据集为CC BY NC 4.0(仅同意非商业用途),使用数据集训练的模型不应用于研究目的之外。重量差异也是CC BY NC 4.0(仅同意非商业用途)。


数据模型

text-generation-webui

Github: https://github.com/oobabooga/text-generation-webui

文本生成 Web UI

用于运行 LLaMA、llama.cpp、GPT-J、Pythia、OPT 和 GALACTICA 等大型语言模型的 gradio web UI。

特点

用于在型号之间切换的下拉菜单

类似OpenAI游乐场的笔记本模式

用于对话和角色扮演的聊天模式

指令模式兼容Alpaca、Vicuna、Open Assistant、Dolly、Koala和ChatGLM格式

GPT-4chan的HTML输出不错

GALACTICA的降价输出,包括LaTeX渲染

自定义聊天字符

高级聊天功能(通过TTS发送图像、猎取音频响应)

非常高效的文本流

参数预设

8位模式

GPU、CPU和磁盘之间的分层

CPU模式

FlexGen公司

深度速度ZeRO-3

有流媒体和无流媒体的API

LLaMA模型

4位GPTQ模式

骆驼.cpp

RWKV型号

LoRA(装载和训练)

软提示

扩展-请参阅用户扩展列表




Chatgpt_academic-ChatGPT 学术助手

Github: https://github.com/binary-husky/gpt_academic

为GPT/GLM提供图形交互界面,特别优化论文阅读润色体验,模块化设计支持自定义快捷按钮&函数插件,支持代码块表格显示,Tex公式双显示,新增Python和C++项目剖析&自译解功能,PDF/LaTex论文翻译&总结功能,支持并行问询多种LLM模型,支持清华chatglm等本地模型

功能介绍


效果图:





MidJourney-Styles-and-Keywords-Reference

Github: https://github.com/willwulfken/MidJourney-Styles-and-Keywords-Reference

使用 MidJourney(最火爆的 AI 画图工具) 时,可以参考这个开源项目,该项目梳理了常用提示词和样式作为参考,非常详细!




elbo

官网:https://art.elbo.ai/

Github: https://github.com/hua1995116/awesome-ai-painting






最后

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一 个灵感,一段程序,推动科技进步,促进社会进展。

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