Foundations of LLMs-系统讲解大语言模型基础与前沿技术

该项目提供一系列写作提示，旨在帮助解决学术写作的各个方面，包括头脑风暴研究想法、提高语言和风格、进行文献综述以及制定研究计划。

LlamaIndex (GPT Index) 是一个为大型语言模型（LLM）应用提供数据管理框架的工具，帮助开发者高效管理和检索数据。它能够与多种数据源无缝集成，并支持多种索引策略，以便在开发LLM应用时简化数据处理流程。

这个开源项目是一个使用ChatGPT API服务器的简单而强大的工具，可以通过docker部署并运行。它有一个排队功能，可以避免由于过度访问而导致的大规模故障。

Quartz是一个用于编写确定性单元测试的Go语言时间测试库，旨在提高测试执行速度，避免测试抖动，并简化测试的编写和理解过程。

一个用 x86 汇编语言编写的简单 Shell，主要作为学习练习，帮助理解编写低级系统程序的基础知识。

MicroGPT是一个基于GPT3.5/4的简约通用自主代理，能够分析股票价格、进行网络安全测试，并且可以订购披萨。

这是一个开源项目，名为ChatHub，它是一个聊天机器人的统一界面。这个项目支持多种聊天机器人，包括ChatGPT、new Bing Chat等。除此之外，这个项目还有机器学习相关的功能。

distilabel是一个用于构建和管理数据集的AI反馈框架，旨在通过使用大型语言模型（LLM）实现高效的标签对齐。该工具具有强大的可扩展性，适合处理大规模数据，并提供了用户友好的接口，方便用户进行数据标注和反馈收集。

Conformalized Graph Neural Networks项目旨在通过图形的符合预测技术进行不确定性量化，适用于图形数据分析和机器学习任务的改进。

一个3D Gaussian Splatting算法的原始参考实现，用于实时辐射场渲染，能处理大规模数据且保持高性能。

这个开源项目是IPython ChatGPT扩展，能够在Jupyter/IPython中增加'%%chat'魔法指令，用户可以随时随地和ChatGPT进行对话。它是一个与机器学习相关的开源项目。

一个包含多种自然语言处理教程的项目，涵盖了Transformer等模型的实现和应用。

DistiLlama是一款Chrome扩展，旨在利用本地运行的语言模型（LLM）对网页内容进行快速且有效的摘要。该扩展支持多种网页格式，提供用户友好的界面，并确保隐私保护，用户的数据不会上传至云端。

智能优化版Llama.cpp：基于原版Llama.cpp的克隆项目，它增加了最先进的量化技术，并针对CPU性能进行了改进，使得在处理大型语言模型时更加高效

ReDel是一个工具包，旨在帮助研究人员和开发者构建、迭代和分析递归多智能体系统。

LLM Hosting Container 是一个用于部署和托管大型语言模型的解决方案，具备与AWS服务的无缝集成，提供易于使用的API接口，并支持自动扩展和负载均衡，优化性能以满足高并发需求。

一个用于评估大语言模型在数字猜谜游戏中表现的测试框架，支持多个LLM提供商，提供全面的性能指标分析和可视化结果，测试模型的推理能力和上下文记忆能力，包含成功率、格式合规性和效率等多维度评估

该项目是关于《大型语言模型事实性调查：知识、检索与领域特异性的调查论文》的存储库，提供关于大型语言模型事实性的全面文献回顾，深入探讨知识检索机制，并分析领域特定的事实性挑战，同时比较增强事实性的不同方法，为人工智能和自然语言处理领域的研究人员提供资源。