Llama 3 的 10 個狂野應用範例
以下是一些 Llama 3 的具體用例：
編寫營銷文案： Llama 3 可用於生成引人入勝的營銷文案，例如產品描述、廣告標語和社交媒體帖子。
創建教育內容： Llama 3 可用於創建教育內容，例如課堂講義、測驗和練習題。
客戶服務聊天機器人： Llama 3 可用於開發客戶服務聊天機器人，這些聊天機器人可以回答客戶的問題並提供支持。
編寫創意內容： Llama 3 可用於編寫創意內容，例如詩歌、小說和腳本。
翻譯法律文件： Llama 3 可用於翻譯法律文件，例如合同和訴訟。
llama3 中文指令微調模型 Unichat-llama3-Chinese-8B · Hugging Face
Flowise 1.7.2- 開源低程式碼 LLM
低程式碼 LLM 應用程序構建平台，允許創建和部署大型語言模型 (LLM) 的應用程序。FlowiseAI 提供一個拖放式界面，使開發人員能夠輕鬆地將 LLM 功能集成到他們的應用程序中，即使他們沒有機器學習方面的經驗。
FlowiseAI 的一些主要功能包括：
- 拖放式界面：使用的拖放式界面，允許開發人員輕鬆地創建 LLM 應用程序。
- 支持多種 LLM：支持多種 LLM，包括 OpenAI 的 GPT-3、Google AI 的 LaMDA 和 Microsoft 的 Turing NLG。
- 自定義模型：允許使用自定義模型。
- 預建應用程序：FlowiseAI 提供一系列預建應用程序，可快速入門。
- 可擴展性：可擴展到生產環境。
FlowiseAI 是個強大的工具，可用於創建各種 LLM 應用程序。它對於希望快速輕鬆地將 LLM 功能集成到其應用程序中的開發人員來說是一個很好的選擇。
以下是一些使用 FlowiseAI 創建的應用程序示例：
- 聊天機器人：創建可與用戶進行自然對話的聊天機器人。
- 虛擬助手：創建可幫助用戶完成任務的虛擬助手。
- 內容生成：用於生成創意內容，例如詩歌、代碼、腳本、音樂作品、電子郵件、信件等。
- 問答：用於創建可回答用戶問題的問答系統。
- 文本摘要：用於創建文本摘要。
parler-tts: 高品質 TTS 模型的推理和訓練庫
grok-1: Grok open release
Grok-1 是一個參數量達到 3140 億的 AI 大語言模型，其規模超越了 OpenAI GPT-3.5 的 1750 億參數，是目前世界上最大的開源 LLM 大語言模型。馬斯克通過其旗下的 AI 公司 xAI 開發了這一模型
(英)GitHub – xai-org/grok-1: Grok open release
Grok open release. Contribute to xai-org/grok-1 development by creating an account on GitHub.
馬斯克旗下的 AI 創企 xAI 在2023 年11月推出了第一代大語言模型 Grok，其中 Grok-0 是最初的版本，擁有 330 億參數。隨後，經過數次改進，推出了Grok-1。這一過程中，xAI 採用了 Mixture-of-Experts（MOE）技術，並對模型進行了持續的優化和增強。
開源時間方面，馬斯克在 2024 年 3 月 17 日正式宣佈開源 Grok-1
MobiLlama：0.5B 能在手機上運行的小型語言模型
llmware – LLM的企業級開發框架
RVC-Boss/GPT-SoVITS 語音合成模型
功能：
- 零樣本文本到語音（TTS）： 輸入5秒的聲音樣本，即刻體驗文本到語音轉換。
- 少樣本TTS： 僅需1分鐘的訓練數據即可微調模型，提升聲音相似度和真實感。
- 跨語言支持： 支持與訓練數據集不同語言的推理，目前支持英語、日語和中文。
- WebUI工具： 集成工具包括聲音伴奏分離、自動訓練集分割、中文自動語音識別(ASR)和文本標注，協助初學者創建訓練數據集和GPT/SoVITS模型。
如果你是 Windows用戶（已在 win>=10上測試），可以直接通過預打包文件安裝。只需下載預打包文件，解壓後雙擊 go-webui.bat 即可啓動 GPT-SoVITS-WebUI。預訓練模型
GPT-SoVITS语音克隆AI，只需一分钟素材训练模型，效果堪比商用。一键安装，附Colab脚本 | TTS | RVC|GPT-SoVITS Colab
從 GPT-SoVITS Models 下載預訓練模型，並將它們放置在 GPT_SoVITS\pretrained_models 中。
對於中文自動語音識別（另外），從 Damo ASR Model, Damo VAD Model, 和 Damo Punc Model 下載模型，並將它們放置在 tools/damo_asr/models 中。
對於UVR5（人聲/伴奏分離和混響移除，另外），從 UVR5 Weights 下載模型，並將它們放置在 tools/uvr5/uvr5_weights 中。
數據集格式
文本到語音（TTS）注釋 .list 文件格式：
vocal_path|speaker_name|language|text
語言字典：
- ‘zh’: Chinese
- ‘ja’: Japanese
- ‘en’: English
示例：
D:\GPT-SoVITS\xxx/xxx.wav|xxx|en|I like playing Genshin.
