Llama 3 のオープンソース化された「GitHub ホット スポット」

【生放送プレビュー】大型モデルがプログラマーに取って代わる？ 」

最近、Meta (旧 Facebook) は自社の新世代大型モデル Llama 3 をオープンソース化しました。これまでにリリースされたのは 8B バージョンと 70B バージョンだけですが、その評価結果はすでに Claude 3 Sonnet、Mistral Medium、GPT-3.5 Large よりも優れています。モデル。メタ関係者はまた、これらは単なる前菜に過ぎず、より強力な 400B パラメータ モデルがすでにトレーニングされており、数か月以内に誰でも利用できるようになる予定であると述べています (オープンソースになるかどうかは不明です)。

先週の人気のオープンソース プロジェクトに戻りますが、最近、ナレッジ ベースを構築するための LLM に基づくオープンソース プロジェクトが非常に人気がありますが、それらはどれも含めていませんでした。大規模なモデルをローカルで使用する効果は良くなく、大規模なモデルをリクエストするための API は無料ではないため、無料の OpenAI API を実装するために使用できる OpenAI API リバース プロキシ オープン ソース プロジェクトを見つけました。コンテンツはナレッジ ベースの鍵でもあり、Reader は Web コンテンツを LLM 対応のテキストに変換できます。プログラミングの基礎を持たない人のために、30 日間の Python オープンソース チュートリアルを紹介します。学習してください。もちろん、Three Kingdoms Killと同様のオープンソースのカードゲームである「Unknown Kill」に挑戦するなど、楽しみながら勉強することもできます。

• この記事の内容
  • 1. オープンソースニュース
    • 1.1 メタオープンソース Llama の主要 3 モデル
  • 2. オープンソースのホットサーチプロジェクト
    • 2.1 OpenAI API の無料リバース プロキシ: ChatGPT
    • 2.2 新しいシステムレベルのプログラミング言語: Zig
    • 2.3 Web ページのコンテンツを LLM 対応テキストに変換する: Reader
    • 2.4 三国志系カードゲーム：noname
    • 2.5 30 日間の Python プログラミング チャレンジ: 30 日間の Python
  • 3. HelloGitHub のホットなレビュー
    • 3.1 Windows タスクバーの透明度をカスタマイズするガジェット: TranslucentTB
    • 3.2 クロスプラットフォームの手書きメモ作成および描画アプリケーション: Rnote
  • 4. エンディング

1. オープンソースニュース

1.1 メタオープンソース Llama の主要 3 モデル

今年の初めに、ザッカーバーグ氏は次のように公に説明しました：なぜメタはラマモデルをオープンソースにしたのですか？

1. モデルの改善: オープンソースでは、コミュニティの力を活用してモデルの品質を継続的に向上させることができます。これは、コミュニティからのフィードバックとレビューがセキュリティと運用効率の向上に役立ち、すべての人に利益をもたらすためです。
2. 製品開発: オープンソースはモデルを商用製品に変える可能性を排除しませんが、オープンソース モデルのリーダーは、コミュニティのイノベーションを自社の製品に統合して、製品の競争力を向上させることができます。
3. 業界標準: オープンソース ソフトウェアには業界標準となる可能性があり、それによって技術開発と均一性が促進されます。
4. 人材の引き付け: 開発者や研究者はオープンソース プロジェクトに参加する可能性が高いため、オープンソース戦略は、企業が業界で最も優れた人材を引き付け、採用するのに役立ちます。

Llama 2 と比較して、新しくリリースされた Llama 3 はパラメータ サイズ、トレーニング データ セット、モデル アーキテクチャ (GQA)、パフォーマンス、多言語サポート、推論、コード生成の点で改善されていますが、中国語はあまりサポートされていません。そして、meta.ai は依然として Llama 2 を使用しています。

GitHub アドレス: github.com/meta-llama/llama3

2. オープンソースのホットサーチプロジェクト

2.1 OpenAI API の無料リバース プロキシ: ChatGPT

メイン言語: TypeScript、スター: 3.7k、週間成長率: 1k

ChatGPT（gpt-3.5-turboモデル）はログイン不要で無料でご利用いただけるようになりましたが、インターフェースを使用する場合は有料となります。このプロジェクトは、無料の ChatGPT Web サイト サービスに基づいており、それを無料の ChatGPT API に変換します。インターフェイスの戻り値は公式のものと一致しており、Docker のデプロイメントをサポートしています。導入されたサーバーは、OpenAI サービスでサポートされている国および地域に存在する必要があることに注意してください。

GitHubアドレス→ github.com/PawanOsman/ChatGPT

2.2 新しいシステムレベルのプログラミング言語: Zig

メイン言語: Zig、スター: 30k、週間成長: 300

これは、パフォーマンス、安全性、読みやすさに重点を置いた、命令型の汎用の静的に型付けされたコンパイル済みシステム プログラミング言語です。コンパイル時のジェネリックスとリフレクション、クロスコンパイル、および手動メモリ管理をサポートし、C 言語の改善を目的としており、C 言語コード ベースを簡単に操作できます。 Zig はシンプルかつ直接的であり、暗黙的な制御フロー、暗黙的なメモリ割り当て、プリプロセッサ、マクロを必要とせず、コンパイラ、オペレーティング システム カーネル、デスクトップ アプリケーション、パフォーマンス重視のアプリケーション、組み込みシステムなどの開発に特に適しています。

const std = @import("std");
const parseInt = std.fmt.parseInt;

test "parse integers" {
    const input = "123 67 89,99";
    const ally = std.testing.allocator;

    var list = std.ArrayList(u32).init(ally);
    // Ensure the list is freed at scope exit.
    // Try commenting out this line!
    defer list.deinit();

    var it = std.mem.tokenizeAny(u8, input, " ,");
    while (it.next()) |num| {
        const n = try parseInt(u32, num, 10);
        try list.append(n);
    }

    const expected = [_]u32{ 123, 67, 89, 99 };

    for (expected, list.items) |exp, actual| {
        try std.testing.expectEqual(exp, actual);
    }
}

GitHubアドレス→ github.com/ziglang/zig

2.3 Web ページのコンテンツを LLM 対応テキストに変換する: Reader

メイン言語: TypeScript、スター: 3,000、週間成長: 2.5,000

このプロジェクトは、指定された URL コンテンツをクリーンな LLM フレンドリーなテキストに変換することで、エージェントおよび RAG システムの入力品質を向上させ、ナレッジ ベース構築の一部として使用できます。試してみたところ、コンテンツ抽出効果は良好でしたが、アクセスするためにログインが必要な URL に対しては機能しませんでした。

GitHubアドレス→ github.com/jina-ai/reader

2.4 三国志系カードゲーム：noname

メイン言語: JavaScript、スター: 1.9k、週間成長率: 100

「Unknown Kill」は、三国志をベースにしたカードストラテジーゲームです。完全無料で広告はありません。ゲームプレイは Three Kingdoms Kill と同じですが、より自由度が高くなります。プレイヤーが選択できる将軍や、自作の将軍やスキルもサポートしており、アイデンティティ、国家戦争、家主戦争、タワーディフェンス、1対1、オンラインなどのゲームモードを提供します。

GitHubアドレス→ github.com/libccy/noname

2.5 30 日間の Python プログラミング チャレンジ: 30 日間の Python

メイン言語: Python、スター: 31,000、毎週の増加: 600

このプロジェクトは、Python プログラミング言語を 30 日間で学習できるようにするもので、毎日の練習と学習を通じて、Python の基本および高度な知識を徐々に習得できるようになります。完了までに 100 日以上かかる場合もあります。このチュートリアルは、Python をすぐに始めたい初心者、または Python をある程度理解しており、実践を通じて Python についてさらに深く理解したい開発者に適しています。

GitHubアドレス→ github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python

3. HelloGitHub のホットなレビュー

この章では、今週、HelloGitHub Web サイトで人気のあるオープン ソース プロジェクトを共有します。これらのオープン ソース プロジェクトの使用経験を共有してください。

3.1 Windows タスクバーの透明度をカスタマイズするガジェット: TranslucentTB

主要言語: C++

このプロジェクトは、Windows タスクバーの透明度を調整するために C++ で開発されたツールです。小さく、無料で使いやすく、5 つのタスクバー状態、6 つの動的モード、および Windows 10/11 オペレーティング システムをサポートしています。

プロジェクトの詳細→ hellogithub.com/repository/48c9ce6373cd4e108d74bcb4f8ac7a41

3.2 クロスプラットフォームの手書きメモ作成および描画アプリケーション: Rnote

主要言語: Rust

これは、Rust と GTK4 で書かれた描画アプリケーションで、スケッチ、手書きのメモ、ドキュメントの注釈などに使用できます。 PDF ファイルや画像ファイルのインポート/エクスポートに加え、無制限のキャンバス、ドラッグ アンド ドロップ、自動保存などの機能をサポートします。 Windows、Linux、macOS システムに適しており、手書きタブレットと一緒に使用する必要があります。

プロジェクト詳細→ hellogithub.com/repository/1d768cfa742c4fcd9c0a0bd4374cb425

4. エンディング

今週の「GitHub Hotspot Express」のエキサイティングなコンテンツを終えて、これらのオープンソース プロジェクトが皆さんにインスピレーションを与え、新しいツール、学習リソース、エンターテインメント プロジェクトを見つけるのに役立つことを願っています。これを読んでも満足できない場合は、「前回のレビュー」の内容を読むことで、より人気のあるオープンソース プロジェクトを見つけることができます。

過去問題の復習

• 1 週間で 15,000 個のスターを獲得したオープンソース プロジェクト
• オープンソースを採用するとコストが節約できる

以上が今週の「GitHub Hotspot Express」の全内容です。他にも楽しくて興味深い GitHub プロジェクトを見つけたら、HelloGitHubに来てみんなと共有してください。

ライナスは、カーネル開発者がタブをスペースに置き換えることを阻止するために自ら問題を解決しました。 彼の父親はコードを書くことができる数少ないリーダーの 1 人であり、次男はオープンソース テクノロジー部門のディレクターであり、末息子は中核です。ファー ウェイ: 一般的に使用されている 5,000 のモバイル アプリケーションを変換するのに 1 年かかった Java はサードパーティの脆弱性が最も発生しやすい言語です。Hongmeng の父: オープンソースの Honmeng は唯一のアーキテクチャ上の革新です。中国の基本ソフトウェア分野で 馬化騰氏と周宏毅氏が握手「恨みを晴らす」 元マイクロソフト開発者：Windows 11のパフォーマンスは「ばかばかしいほど悪い」 老祥基がオープンソースであるのはコードではないが、その背後にある理由は Meta Llama 3 が正式にリリースされ、 大規模な組織再編が発表されました。

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