benchmark4GPT-用于大语言模型的基准测试

这个开源项目的功能是收集一些免费的ChatGPT的镜像站点，这些站点大多基于最新的ChatGPT的API构建，可以供用户免费使用。该项目属于机器学习方向的开源项目。

ollama-voice-mac是一个在Mac上完全离线运行的语音助手，利用Mistral 7b模型进行自然语言处理，同时采用Whisper模型进行语音识别，提供用户友好的体验和多种语音指令支持。

VideoReTalking是一种新系统，能够根据输入的音频编辑现实世界中头部说话视频的脸部，自动生成高质量且口型同步的输出视频。系统使用学习方法处理所有步骤，确保视频中人物的嘴型与音频完美对齐，并根据声音变化表情。

TinyCLIP通过亲和模仿和权重继承技术，优化CLIP模型的蒸馏过程，提升小型模型在视觉任务中的表现，并支持多模态应用的迁移学习。

用于评估视觉语言模型在多样化基准测试中的鲁棒性的Python库，提供60种VLM模型和40种评估基准的全面工具和脚本，支持大规模模型和大规模训练样本，简化视觉语言模型的评估过程

MusicGen模型训练器，旨在简化MusicGen和Audiocraft模型的训练过程，提供用户友好的界面和强大的功能，帮助用户轻松进行音频模型的训练和评估。

PromptLib是一个开源项目，旨在为大型语言模型（尤其是GPT-4和ChatGPT的早期模型）提供精确的新的和/或异常的提示的集合。该项目提供的提示可以通过ChatGPT和OpenAI API与Gradio前端和笔记本一起使用。

北京大学团队推出的法律大模型，通过在大规模法律语料中进行训练，使模型掌握和应用中国的法律知识。

restic 是一个快速、高效和安全的备份程序，支持多种操作系统，包括Linux、macOS和Windows。它具备数据加密功能，能够确保备份数据的安全性，同时支持多种后端存储，提供增量备份功能以减少数据传输量，适合个人和企业用户使用。

RQABench是一个开源的检索问答基准工具，旨在评估检索增强生成(RAG)系统，具有灵活性、可复现性和可追溯性等特点，支持多种RAG模型的评估并提供标准化的基准测试。

Butterfish Shell是一个为命令行(bash、zsh)提供AI提示的工具，利用OpenAI的技术为用户提供类似Github Copilot的AI帮助，旨在提高命令行的使用效率，并提供友好的用户交互体验。

该项目旨在研究微调语言大模型可能导致的安全性对齐问题，并探讨潜在的安全风险。它关注微调过程中可能出现的安全隐患，寻求改善现有安全基础设施的方法。

专为物理AI设计的世界基础模型平台，旨在帮助物理AI开发者更好更快地构建物理AI系统。

garak是一个用于检测不良提示响应的模块化工具，专注于LLM漏洞扫描，支持多种生成模型，旨在提升安全性和响应质量。

用MetaPost + ConTeXt 重绘的欧几里得几何原本六卷的彩色版本，旨在提供更易于阅读和理解的几何图形。该项目基于19世纪数学家奥利弗·伯恩的原版，兼顾了美观和实用性。

MathPile是一个多样化且高质量的以数学为中心的语料库，包含约95亿个tokens，数据来源广泛，适用于教育和研究。

Lightning + Colossal-AI 是一个结合了Colossal AI和Lightning AI强大功能的大规模分布式模型训练框架，旨在简化模型训练和部署过程，同时优化内存使用和计算效率，具有强大的可扩展性，适用于多种硬件配置。

基于LLaMA 3.1的增强视觉指令微调工具，为多模态大型语言模型提供性能提升，公开发布8B参数模型的检查点。