Avaliar o impacto da democratização das APIs e modelos LLM (Large Language Model) no desenvolvimento de projetos voltados a modelos de linguagem. Analisar a evolução e a "saúde" dos projetos com dados do Github ao longo do tempo.
Responder como está a taxa de mortalidade de algum dos projetos LLMs que tiveram momento de destaque no passado.
Pontos a serem avaliados:
Atividade de desenvolvimento nos repositórios • Número de commits [x] • Número de pull requests [x] • Latência de PRs [x] • Número de comentários [x] • Número de novos contribuidores [x] • Taxa de contribuição de core developers [?]
- Possiveis outros pontos a serem avaliados: • Número de issues [x] • Número de stars [x] • Número de forks [x] • Número de watchers [?]
Query no github
NOT game NOT survey NOT list (LLM AND "AI AGENT" OR NLP) license:mit license:apache-2.0 stars:>1000 fork:>1000 created:2020-06-01..2022-11-20
langchain-ai/langchain: Link PaddlePaddle/PaddleNLP: Link nebuly-ai/nebuly: Link microsoft/torchscale: Link postgresml/postgresml: Link run-llama/llama_index: Link argilla-io/argilla: Link bigscience-workshop/petals: Link neuml/txtai: Link intel/intel-extension-for-transformers: Link uptrain-ai/uptrain skypilot-org/skypilot lancedb/lance swirlai/swirl-search