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「chatgpt-retrieval-plugin」のインストール・使い方
[chatgpt-retrieval-plugin](https://github.com/openai/chatgpt-retrieval-plugin)は、自然言語クエリを使用して個人または組織の
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[chatgpt-retrieval-plugin](https://github.com/openai/chatgpt-retrieval-plugin)は、自然言語クエリを使用して個人または組織の
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[chatgpt-web](https://github.com/Chanzhaoyu/chatgpt-web)は、ExpressとVue3を使用して構築されたChatGPTのデモンストレーションウェ
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[cursor](https://github.com/getcursor/cursor)は、AIを活用したプログラミングエディタです。このプロジェクトは、ユーザーが自身のコードベース全体を理解するボ
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[dalai](https://github.com/cocktailpeanut/dalai)は、大規模な言語モデルを利用してテキストを生成するためのJavaScriptライブラリです。このライブラ
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[dolly](https://github.com/databrickslabs/dolly)は、Databricks社が開発した大規模な言語モデルで、Databricks Machine Lear
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[evals](https://github.com/openai/evals)は、大規模言語モデル(LLMs)やLLMシステムを評価するためのフレームワークで、その上でベンチマークの公開レジストリを
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[gpt-engineer](https://github.com/gpt-engineer-org/gpt-engineer)は、指定したタスクを実行するためのコードを自動生成するツールです。ユーザ
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[gpt4-pdf-chatbot-langchain](https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain)は、大量のPDFファイルに対して
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[gpt4all](https://github.com/nomic-ai/gpt4all)は、大規模な言語モデルをローカルで実行できるオープンソースプロジェクトです。このプロジェクトは、消費者向けの
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[gpt4free](https://github.com/xtekky/gpt4free)は、強力な言語モデルのコレクションを提供するオープンソースプロジェクトです。このプロジェクトは、OpenAI
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[llama.cpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp)は、Facebookの大規模言語モデルLLaMAの再現です。このプロジェクトは、LLaMAモデルを
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[llama](https://github.com/facebookresearch/llama)はFacebook Researchが開発した大規模な言語モデルです。このプロジェクトは、個々の開発
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[localGPT](https://github.com/PromtEngineer/localGPT)は、ユーザーが自身の文書と対話するためのオープンソースプロジェクトです。このプロジェクトは、全
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[mlc-llm](https://github.com/mlc-ai/mlc-llm)は、大規模言語モデルを高性能にデプロイするためのソリューションで、ネイティブAPIとコンパイラ加速を活用します。
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[modularml/mojo](https://github.com/modularml/mojo)は、研究と実稼働のギャップを埋めるための新しいプログラミング言語です。Pythonの構文とエコシス
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[openai-translator](https://github.com/openai-translator/openai-translator)は、OpenAIを利用した多言語翻訳ツールです。こ
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[roop](https://github.com/s0md3v/roop)は、指定した画像の顔をビデオ内の別の人物の顔に置き換えるためのソフトウェアです。このソフトウェアは技術的なスキルを必要とし、
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[sd-webui-controlnet](https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet)は、Stable DiffusionのWebUI拡張機能で、
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[shadcn-ui](https://github.com/shadcn-ui/ui)は、アクセス可能でカスタマイズ可能なコンポーネントを提供するオープンソースプロジェクトです。これらのコンポーネン
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[shap-e](https://github.com/openai/shap-e)は、テキスト条件付きで3Dの暗黙関数を生成するための公式コードとモデルリリースです。このプロジェクトは、与えられたテ
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[smol-ai/developer](https://github.com/smol-ai/developer)は、人間が理解しやすく、一貫性のある全体のプログラムシンセシスを提供するオープンソース
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[so-vits-svc](https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc)は、歌声変換(Singing Voice Conversion: SVC)に
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[stanford_alpaca](https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca)は、指示に従うLLaMAモデルを構築し共有することを目指したスタンフォード
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[suno-ai/bark](https://github.com/suno-ai/bark)は、テキストから音声を生成するための変換器ベースのモデルです。このモデルは、高度にリアルな多言語音声だけで