[AgentGPT](https://github.com/reworkd/AgentGPT)は、自己完結型のAIエージェントを構成、設定、展開するためのオープンソースプロジェクトです。このプロジェクトを使用すると、任意の目標を達成するために自身のカスタムAIを名付け、任意のタスクを思考、実行し、結果から学び続けること

[AutoGPT](https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT)は、AIを使いやすく、自分で構築することを目指したオープンソースプロジェクトです。このプロジェクトの目標は、AIを使うためのツールを提供し、重要なことに集中できるようにすることです。このプロジェクトは、A

[Awesome-LLM](https://github.com/Hannibal046/Awesome-LLM)は、Large Language Models (LLM)に関連する研究論文、フレームワーク、ツール、チュートリアル、コースなどをまとめたリポジトリです。特にChatGPTに関連する情報を提供しており、LL

[Carbonyl](https://github.com/fathyb/carbonyl)は、ターミナル上で実行するためのChromiumベースのブラウザです。WebGL、WebGPU、音声とビデオの再生、アニメーションなど、ほとんどすべてのWeb APIをサポートしています。起動時間は1秒未満、60 FPSで動作し

[ChatALL](https://github.com/sunner/ChatALL)は、多数のAIボットと同時にチャットすることができるアプリケーションです。これにより、最高の結果を得るために、一度に複数のAIボットにプロンプトを送信することが可能になります。主なAIボットにはChatGPT、Bing Chat、B

[ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B)は、中英両語をサポートするオープンソースのダイアログ言語モデルです。このモデルは、General Language Model (GLM) のアーキテクチャに基づいており、62億のパラメータを持ちます。モデルの量子化技術を

[ChatGPT-Next-Web](https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web)は、GPT3、GPT4、およびGemini Proをサポートする、架空のChatGPTウェブUIを一鍵で取得できるプロジェクトです。このプロジェクトは、クロスプラットフォームのチャ

[ChatPaper](https://github.com/kaixindelele/ChatPaper)は、ChatGPTを使用してarXivの論文を要約するツールです。このツールは、科学的な研究を加速するために開発されました。全文要約、専門的な翻訳、润色、審査、および審査への返答を行うことができます[Source

[Chinese-LLaMA-Alpaca](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca)は、中国語の大規模言語モデル（LLaMAとAlpaca）の公開プロジェクトで、これらのモデルはFacebookが公式にリリースしています。このプロジェクトは、これらのモデルをローカル

[ChuanhuChatGPT](https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT)は、ChatGPTや他の多くの大規模言語モデル(LLMs)に対して、軽量で使いやすいWeb GUIと多くの付加機能を提供するアプリケーションです。このアプリケーションは、GPT-4、基于ファイル

[ComfyUI](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI)は、ノードベースのインターフェースを持つ高度で強力な安定性の拡散GUIとバックエンドです。このUIを使用すると、ノードベースのインターフェースを利用して複雑な安定性の拡散ワークフローを設計および実行することができます

[Deep Learning Tuning Playbook](https://github.com/google-research/tuning_playbook)は、Google Researchによって作成されたプロジェクトで、深層学習モデルのパフォーマンスを最大化するためのシステム的な指南を提供します。このプロ

[Dify](https://github.com/langgenius/dify)は、100,000以上のアプリケーションを構築するのに役立つLLMアプリケーション開発プラットフォームです。BaaSとLLMOpsを統合し、生成型AIネイティブアプリケーションを構築するための必要な技術スタックをカバーしています。これに

[DocsGPT](https://github.com/arc53/DocsGPT)は、プロジェクトのドキュメンテーションを検索する際のプロセスを最適化するための先進的なオープンソースソリューションです。GPTモデルの統合により、開発者はプロジェクトに関する質問を簡単に行い、正確な回答を受け取ることができます。これに

[DragGAN](https://github.com/XingangPan/DragGAN)は、Generative Adversarial Networks (GANs)の出力を対話的に操作するためのツールです。このツールを使用すると、GANが生成した画像の特定の点をドラッグすることで、画像の特定の特性を微調整す

[FastChat](https://github.com/lm-sys/FastChat)は、大規模な言語モデルベースのチャットボットのトレーニング、サービング、評価を行うためのオープンプラットフォームです。FastChatはChatbot Arena（https://chat.lmsys.org/）を運営し、50以

[FinGPT](https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT)は、金融分野のセンチメント分析を行うための大規模言語モデル（LLM）です。このプロジェクトは、金融データの高度な動的性と大量の利用者に対応する必要性を認識しており、その結果として軽量な適応性を重視しています

[Flowise](https://github.com/FlowiseAI/Flowise)は、大規模言語モデル（LLM）アプリケーションを簡単に構築するためのツールです。このツールは、ドラッグ＆ドロップUIを提供しており、カスタム化されたLLMフローを簡単に作成できます[Source 0](https://gith

[GPT Academic](https://github.com/binary-husky/gpt_academic)は、ChatGPT/GLMに対して実用的なインターフェースを提供し、特に論文の読み書き体験を最適化するためのツールです。このツールはモジュール化されており、カスタムのショートカットボタンや関数プラグイ

[GPT_API_free](https://github.com/chatanywhere/GPT_API_free)は、GPT-4 APIを免费で利用できるプロジェクトです。このAPIは、ChatGPT国内でも無料で使用でき、代理を必要とせずに直接接続できます。さらに、ChatBoxなどのソフトウェアやプラグインと

[Grounded-Segment-Anything](https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything)は、テキスト入力を使用して任意の物体を検出し、セグメント化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、異なるモデルの強みを組み合

[Infinite-Storage-Glitch](https://github.com/DvorakDwarf/Infinite-Storage-Glitch)は、任意のファイルをビデオに埋め込み、それをYouTubeにアップロードしてクラウドストレージとして使用するツールです。このツールは、ビデオにデータを埋め込む

[JARVIS](https://github.com/microsoft/JARVIS)は、大規模言語モデル（LLM）とMLコミュニティを接続するシステムです。その主な目的は人工全知能（AGI）を探求し、先進的な研究をコミュニティ全体に提供することです[Source 0](https://github.com/mic

[KeepChatGPT](https://github.com/xcanwin/KeepChatGPT)は、ChatGPTのデータセキュリティと効率性を向上させるためのプラグインです。このプラグインは、自動更新、アクティブな状態の維持、データセキュリティ、監査の取り消し、会話の複製、無期限の会話、ページのクリーニング

[LLaVA](https://github.com/haotian-liu/LLaVA)は、大規模な言語と視覚モデルをGPT-4のレベルで構築するためのプロジェクトです。このプロジェクトは、視覚指示調整を提案し、大規模な言語と視覚モデルをGPT-4レベルの機能で構築するためのプロジェクトです[Source 0](ht

[Langchain-Chatchat](https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat)は、LangchainとChatGLMなどの言語モデルに基づいたローカル知識ベースのQ&Aアプリケーションです。このプロジェクトは、中国のシナリオとオープンソースモデルに対

[Lobe Chat](https://github.com/lobehub/lobe-chat)は、音声合成、多モーダル、および拡張可能な（関数呼び出し）プラグインシステムをサポートする高性能チャットボットフレームワークです。これにより、あなたのプライベートChatGPT/LLMウェブアプリケーションの一回クリックで

[LocalAI](https://github.com/mudler/LocalAI)は、OpenAIの代替として機能するオープンソースプロジェクトです。これは自己ホスト型、コミュニティ主導であり、ローカルファーストとして設計されています。消費者グレードハードウェア上でOpenAIを置き換えるためのドロップイン置換と

[MOSS](https://github.com/OpenLMLab/MOSS)は、Fudan Universityからのオープンソースツール強化会話型言語モデルです。このモデルは中英双語をサポートし、様々なプラグインを利用することができます。MOSS-moonシリーズのモデルは160億パラメータを持ち、FP16精度

[MiniGPT-4](https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4)は、大規模言語モデルを用いてビジョンと言語の理解を向上させるためのプロジェクトです。このプロジェクトは、ビジョンと言語の多任務学習のための一元的なインターフェースとして機能する大規模言語モデルを提供します。また、M

[Mr.-Ranedeer-AI-Tutor](https://github.com/JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor)は、GPT-4を活用したカスタマイズ可能な学習体験を提供するAIティーチャーです。このプロジェクトは、ユーザーが独自のニーズと興味に合わせて学習スタイル、コミュニケーションタ

[PrivateGPT](https://github.com/imartinez/privateGPT)は、大規模言語モデル（LLMs）を使用して文書に関する質問を行うことができる、運用準備完了のAIプロジェクトです。インターネット接続なしのシナリオでも動作します。ユーザーの実行環境からデータが流出することはありませ

[Quivr](https://github.com/StanGirard/quivr)は、ReactとTypeScriptで書かれたオープンソースのUIコンポーネントライブラリです。このライブラリは、一般的なUIコンポーネント（ボタン、カード、ダイアログ、ナビゲーションメニューなど）を提供し、ユーザーが自分のアプリケ

[Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)は、VITSベースの簡単で使いやすい音声変換フレームワークです。このプロジェクトは、高品質のオープ

[Segment Anything](https://github.com/facebookresearch/segment-anything)は、Facebook Researchが開発したオープンソースプロジェクトで、Segment Anywhere Model (SAM)を利用して任意の画像から高品質なオブジェク

[Semantic Kernel](https://github.com/microsoft/semantic-kernel)は、Large Language Models（LLMs）を伝統的なプログラミング言語（C#、Python、Java）と統合するためのSDKです。これは、ユーザーがプラグインを定義し、AIを用い

[StableLM](https://github.com/Stability-AI/StableLM)は、StabilityAIによって開発されたオープンソースのAI言語モデルです。このプロジェクトは、StabilityLMシリーズの言語モデルの開発を進めており、新しいチェックポイントが継続的に更新されます。現在利用

[Stirling-PDF](https://github.com/Stirling-Tools/Stirling-PDF)は、Dockerを使用してローカルホストで動作するWebベースのPDF操作ツールです。このツールを使用すると、PDFファイルに対して様々な操作を行うことができます。例えば、PDFの分割・結合、変換

[SuperAGI](https://github.com/TransformerOptimus/SuperAGI)は、開発者が自動化されたAIエージェントを素早く、信頼性を保って構築、管理、および実行できるようにするためのオープンソースフレームワークです。エージェントは同時に実行し、ツールを使用してエージェントの能力

[Tabby](https://github.com/TabbyML/tabby)は、自己ホスティング型のAIコーディングアシスタントで、GitHub Copilotのオープンソースおよびオンプレミスの代替品として機能します。主な特徴として、OpenAPIインターフェースを持ち、既存のインフラストラクチャ（例えばClo

[TaskMatrix](https://github.com/moymix/TaskMatrix)は、ChatGPTと一連のVisual Foundation Modelsを接続してチャット中に画像を送受信できるようにするツールです。このプロジェクトは、一般的な理解と特定の領域における深い知識を活用して、さまざまなタ

[WeChatMsg](https://github.com/LC044/WeChatMsg)は、WeChatのチャットヒストリを提取し、HTML、Word、CSV形式でエクスポートし、それを永久に保存し、チャットレコードを分析して年間チャットレポートを生成するツールです[Source 0](https://githu

[alpaca-lora](https://github.com/tloen/alpaca-lora)は、Stanford Alpacaの結果を再現するためのコードを提供するプロジェクトで、これはLow Rank Adaptation (LoRA)を使用しています[Source 0](https://github.co

[awesome-free-chatgpt](https://github.com/LiLittleCat/awesome-free-chatgpt)は、無料のChatGPTミラーサイトのリストを提供し、これらのサイトは持続的に更新されています。これにより、ユーザーはChatGPTを使用して自由に会話を進めることができ

[babyagi](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)は、AIによるタスク管理システムのPythonスクリプトです。このシステムはOpenAIとChromaやWeaviateのようなベクトルデータベースを使用して、タスクを作成、優先度付け、実行します。システムの主なアイデ

[base-org/node](https://github.com/base-org/node)は、Baseという安全でコスト効率良好なEthereum L2ノードを提供するプロジェクトです。OptimismのオープンソースOP Stackに基づいており、次世代のユーザーをオンチェーンに取り込むことを目指しています。

[chatbot-ui](https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui)は、ユーザーが自分のチャットボットをテストし、改善するためのUIです。このプロジェクトは、ユーザーが自分のチャットボットのパフォーマンスを評価し、必要に応じて修正を行うことができます[Source 0](ht

[chatbox](https://github.com/Bin-Huang/chatbox)は、ChatGPT、Claude、その他のLLMs向けのデスクトップクライアントです。Windows、Mac、Linux上で利用可能です。このツールは、ローカルでデプロイされたモデル（llama2、Mistral、Mixtra

[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文書の意味的な検索と取得を可能にするフレキシブルなソリューションを提供するプロジェクトです。このプラグインは、ユーザーが

[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ブページです。このプロジェクトは、公式のChatGPT APIと非公式のChatGPT APIメソッドの両方をサポートし

[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ットとチャットできる、コードの一部をAIに変更させてインラインのdiffを見る、またはリンターエラーやスタックトレースを

[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。このライブラリは、Node.jsとブラウザで動作し、Socket.IOを介して他の言語でも使用可能です。また、このライブラリは、Hu

[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 Learning Platform上で学習されました。このモデルは商用利用に許可されており、指示に従う大規模な言語モデルとして振

[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提供しています[Source 0](https://github.com/openai/evals)。 ## イン

[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。ユーザーが何を構築したいのかを指定すると、AIは詳細を求め、その後で構築します。このプロジェクトは、AIエージェントの「身分」

[gpt4-pdf-chatbot-langchain](https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain)は、大量のPDFファイルに対してチャットボットを作成するためのプロジェクトです。このプロジェクトでは新しいGPT-4 APIを使用して、PDFファイルか

[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CPUとほぼすべてのGPU上で動作する強力でカスタマイズ可能な大規模言語モデルを実行するためのエコシステムを提供します。

[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のGPT-3.5-turboと同等のパフォーマンスを持つGPT-4を模倣するためのツールを提供しています。また、他のAI

[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モデルを使用してテキストを生成し、さまざまな出力制限や指示モードをサポートしています。また、このプロジェクトはOpenLLaMA

[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、個々の開発者、クリエイター、研究者、およびすべてのサイズのビジネスがアイデアを実験、イノベーションし、それを責任ある範囲でスケール

[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、全てがローカル環境で実行されるため、データがコンピュータから出ることはありません。このプロジェクトは、HF、GPTQ、GG

[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。このプロジェクトの目的は、AIモデルの開発、最適化、そしてネイティブデバイスへのデプロイをすべての人々が行うことを可能に

[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の構文とエコシステムをシステムプログラミングとメタプログラミングの機能と結合することで、この言語は時間と共にPythonの超集合になるよ

[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。このツールは、翻訳だけでなく、55種類以上の言語間での相互翻訳、単語の修正、および要約機能を提供します。また、スクリーンシ

[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、初心者向けではありません。また、ソフトウェアはAIで生成されたメディア業界に貢献することを意図しており、キャラクターのア

[sd-webui-controlnet](https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet)は、Stable DiffusionのWebUI拡張機能で、ControlNetと他の注入ベースのSD制御を自動的に追加することができます。この拡張機能は、AUTOMATIC111

[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トはアプリケーションにコピー＆ペーストすることができ、自分のコンポーネントライブラリを構築するために使用することができま

[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、与えられたテキスト条件に基づいて3Dモデルを生成するためのツールを提供します[Source 0](https://github.co

[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プロジェクトです。これは「junior developer」エージェント（つまり、"smol dev"）で、あなたが商品

[so-vits-svc](https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc)は、歌声変換（Singing Voice Conversion: SVC）に焦点を当てたオープンソースプロジェクトです。このプロジェクトはテキストから音声への変換（Text-to-Speech:

[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大学のプロジェクトです。このリポジトリには、Alpaca-7Bの重みを回復するためのコードが含まれており、52Kの指示に

[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なく、他の音声（音楽、背景ノイズ、シンプルな音声効果）を生成することも可能です。また、笑い声、息を吹き出す音、泣き声など

[twitter/the-algorithm](https://github.com/twitter/the-algorithm)は、Twitterの推奨アルゴリズムの一部を公開したプロジェクトです。このアルゴリズムは、全てのTwitter製品（例えば、「あなたへのタイムライン」、「検索」、「探索」、「通知」など）にお

[vllm](https://github.com/vllm-project/vllm)は、大規模言語モデル（LLM）の推論とサービングに対する高速で使いやすいライブラリです。このプロジェクトは、注意力のキーと値メモリの効率的な管理を可能にするPagedAttentionと、並列サンプリング、ビームサーチなどの様々なデ

[xx025/carrot](https://github.com/xx025/carrot)は、ChatGPTの免費サイトリストを提供するオープンソースプロジェクトです。ChatGPTは、人間のように会話するAIで、このプロジェクトはそのようなサイトを一元管理しています。このプロジェクトは、ユーザーがChatGPTを

[Fooocus](https://github.com/lllyasviel/Fooocus)は、テキストから画像を生成するソフトウェアで、Stable DiffusionとMidjourneyのデザインから学んだものです。オフライン、オープンソース、無料で、内部の最適化と品質改善を多く自動化しています。

[Ollama](https://github.com/jmorganca/ollama)は、大規模な言語モデル（LLaMA 2やMistralなど）をローカルマシン上で利用するためのライトウェイトで拡張可能なフレームワークです。Ollamaは、モデルの作成、実行、管理のためのシンプルなAPIを提供し、さまざまなアプリケーションで簡単に使用できる事前構築されたモデルのライブラリも提供しています

[generative-ai-for-beginners](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners)は、Microsoft Cloud Advocatesが提供する12回のレッスンから成るコースで、生成型AI（Generative AI）の原理とアプリケーション開発について学ぶことができます。