Startseite Projekte BELLE
BELLE
HTML

BELLE

BELLE: Be Everyone's Large Language model Engine(开源中文对话大模型)

von LianjiaTech · GitHub
Sterne
Forks
Erstellt
Letzter Commit
Kategorie
Sprache
Wahrscheinlich
Selbst gehostet
bloomchinese-nlpgpt-evaluationApache-2.0HTMLSelbst gehostet
Auf GitHub ansehen
In einfachen Worten

Greifen Sie auf Open-Source-Ressourcen zu, um Ihr eigenes effektives chinesisches Sprachmodell zu entwickeln.

Betreuen Sie dieses Projekt?

Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.

Diese Seite beanspruchen →
BELLE — GitHub preview card
📈 Sternhistorie
8.28k8.27k
2026-07-122026-08-31
📈 BELLE verfolgen

Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.

Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbar
E-Mail-Alerts erhalten →
📄 Über

BELLE: Be Everyone's Large Language model Engine(开源中文对话大模型)

BELLE hat 8.3k Sterne auf GitHub. Es wurde 756-mal geforkt. BELLE ist hauptsächlich in HTML geschrieben. Es wird seit 2023 aktiv entwickelt. BELLE ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: bloom, chinese-nlp, gpt-evaluation, gpt-q.

Frequently asked questions

Was ist BELLE?

BELLE: Be Everyone's Large Language model Engine(开源中文对话大模型)

Ist BELLE Open Source?

BELLE ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.

Ist BELLE kostenlos?

Ja. BELLE ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.

Unter welcher Lizenz steht BELLE?

BELLE ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar.

In welcher Sprache ist BELLE geschrieben?

BELLE ist hauptsächlich in HTML geschrieben.

🏅 Wartender dieses Projekts?
olud.ai badge — BELLE

Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=lianjiatech-belle)](https://olud.ai/project/lianjiatech-belle.html)
Weitere Abzeichenoptionen →
🧬 Teilt DNA mit🧬 DNA-Karte ansehen →

Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.