Awesome-LLM-Large-Language-Models-Notes

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。

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。

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。

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。

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。

CodeGPT.nvim是一个适用于Neovim的ChatGPT插件，提供与ChatGPT交互的命令。其主要功能包括代码自动补全、重构、生成文档等。该插件面向与代码相关的用户。

FasterTransformer是一个开源项目，提供了高度优化的基于Transformer的编码器和解码器组件的脚本和配置。它优化了BERT和GPT等模型，旨在提高机器学习的效率和性能。

这个开源项目是一个AI视觉项目的演示，目的是提高演示的质量。

commavq是一个开源项目，其中包含了10万个压缩驾驶视频的数据集。这个数据集是为了机器学习研究而创建的，同时也可以用于实验GPT视频预测模型。除此之外，该项目还提供了编码器/解码器和视频预测模型示例。

这个开源项目是一个实现了ChatGPT的SwiftUI版，支持苹果全平台。它目前还不支持会话列表和streaming，但已经有了一些基本的雏形功能。

这个开源项目提供了一个精选资源列表，收录了关于合成数据的研究论文、教程、视频、库等等，适用于机器学习等领域。

这个开源项目使用numpy实现了GPT，并导入了OPENAI训练好的GPT2权重，可以用来进行聊天。

Autolabel是一个开源项目，主要提供Python库，用于自动标注、清洗和丰富文本数据集。该项目的目标是为机器学习提供大规模、干净、多样化的标注数据，并且具有高精度、低成本和快速启动的特点。它利用大型语言模型（LLM）来执行标注、清洗和丰富文本数据集的任务。该项目由refuel-ai在GitHub上进行维护。

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。

so-vits-svc是一款免费的AI语音转换软件，可以用于训练AI翻唱。它基于VITS、soft-vc、VISinger2等项目开发，并被广泛应用于AI翻唱领域。

这个开源项目是关于Visual ChatGPT研究的，它融合了图像交互功能。通过上传一张图片，用户可以让它帮忙处理成新的图片，并根据用户的提示进行逐步修改。