Awesome-LLM-Large-Language-Models-Notes

ChatGPT是一个专门为学术优化的开源项目，可用于写论文等。此外，该项目还支持使用API2D来使用GPT4。

PentestGPT是一个利用机器学习技术的渗透测试工具，可以自动生成渗透测试报告，同时进行自动化的漏洞扫描和渗透测试。该工具采用GPT技术，是一个开源项目。

开源项目openchat使用"少即是多"的开源大语言模型，并在LLaMA的基础上使用6K GPT-4对话数据进行微调。目前，OpenChat-13B模型在AlpacaEval排行榜上位居第一，稍微领先于之前介绍过的清华的UltraLM 13B模型。

这个开源项目提供了基于ChatGPT API的前端界面大列表，旨在帮助用户更方便地使用ChatGPT API进行聊天机器人的开发。该项目包含多种前端GUI客户端，满足不同用户需求。主要功能是提供可定制的前端界面，使用户更轻松地使用ChatGPT API开发聊天机器人。

Aegis是一个开源项目，旨在为大型语言模型提供自强化的防火墙功能。其主要目标是保护语言模型免受对抗性攻击，并检测潜在攻击，以避免注入恶意代码、泄露个人信息和使用有害语言。

LangFlow是一种工作流系统，它基于LangChain和React-Flow技术，用户可以通过拖拽创建工作流。用户可以将工作流导出为Json格式，并在LangChain中使用。

ChatGLM-6B是一个开源项目，是一个中英双语对话模型。该项目于3月发布，并在AI社区中引起了轰动，GitHub上已经获得了29.8k个星。现在，第二代ChatGLM2也发布了，该模型具有60亿个参数。相比之下，它在中文方面表现优秀，超过了GPT-4，并且推理提速达到了42%。该项目由清华大学的KEG和数据挖掘小组（THUDM）发布，并可以在项目地址https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b找到。

这个开源项目是一个实时转录工具，可以将用户的麦克风输入和扬声器输出实时翻译，并生成建议答复内容。但是，它也被描述为可用于远程面试作弊。

EdgeChains是一个开源项目，使用Jsonnet语言和语法来生成适用于生产环境的人工智能。它可以在多种编程语言中使用，并能够实时生成提示并在外部代码中使用。这个项目易于理解、测试和部署。

开源项目 "BELLE" 是一个基于Stanford Alpaca的中文对话大模型引擎，共有70亿参数，经过优化。该项目只使用由ChatGPT生产的数据进行模型调优，不包含任何其他数据。

Deep Chat是一个开源项目，它是一个可定制的AI聊天组件，可以轻松地集成到网站中。它使用机器学习技术，提供智能的聊天功能。用户可以根据自己的需求对其进行定制，以适应不同的网站。

这是一本开源的深度学习教科书，适合中文读者，名为《动手学深度学习》第二版，包含mxnet和PyTorch两个版本。书籍内容可运行和可讨论，已被55个国家300所大学用于教学。作者阵容强大。

这个开源项目的主要功能是将用户在issue中提出的错误报告和功能需求直接转化为代码。用户可以在issue中描述问题或需求，然后通过这个项目自动将其转化为可执行的代码。这样可以简化开发过程，提高效率。用户只需通过提出issue来表达需求，而不需要手动编写代码，项目会自动将其转化为可用的代码，大大减少了开发工作量。这个功能对于开发者来说非常实用，能够提高开发效率，减少错误和重复工作。总的来说，这个开源项目的目标是通过将问题和需求转化为代码来简化开发过程，提高效率和质量。

sync-to-github是一个Chrome扩展，它可以将网页内容与GitHub存储库同步。它可以帮助用户将ChatGPT对话一键同步到GitHub，并且会将其转换为Markdown格式。

这是一个浏览器扩展程序，通过安装它可以在Chrome和Firefox上运行Bing Chat，使用机器学习技术进行聊天交互。

MindFlow 是一个基于 ChatGPT 模型的代码搜索引擎，使用开源技术实现，且成本效益高。它可以帮助用户在大量代码中快速搜索需要的部分。

HAI平台是一个高性能的深度学习训练平台，可以通过任务级分时调度GPU算力来实现。该平台是开源的，适用于机器学习领域。

这个开源项目是ChatGPT插件开发指南，目的是提供开发ChatGPT插件的指导和支持。该项目包括两篇开发指南，作者已经开发了插件，但还没有得到放到应用商店的权限。