typical-sampling-为深度学习提供先进的自然语言处理

该项目提供了现代深度学习技术在自然语言处理中的应用，包括多种模型和算法，结合实用代码示例，适用于多种NLP任务，文档易于理解，同时持续更新最新研究成果。

该数据集包含从播客“津津乐道”的 281 集中提取的 18,663 个中文问答对。使用 OpenAI Whisper 转录工具提取字幕，并使用 GPT-3.5 生成问答对。

GPUStack是一个开源的GPU集群管理器，专为运行大型语言模型(LLM)设计，支持多种硬件平台，提供轻量级的Python包和OpenAI兼容API，旨在简化用户和API密钥管理，并实时监控GPU性能和利用率。

用于与Copilot(之前叫Bing Chat)进行交互的Python客户端，支持连接到Copilot、进行对话、提问问题、附加图片和网页内容等功能，以及支持异步操作和流式响应等特点

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

定制arxiv论文首页应用，每天用Python库自动获取最新arxiv论文摘要，通过自定义训练的词向量模型对各个摘要进行分类预测，通过算法提示选择情报潜力最大的部分数据进行高亮显示。

ChatGPT提示评估器是一种用于评估与ChatGPT配合使用的提示的工具，包含第二个过滤语言模型，以增强安全性和有效性。

一个开源扩展，允许用户在本地环境中使用容器与大型语言模型(LLM)进行交互，支持AI模型下载、推理服务器启动、本地实验场以及AI应用开发

一个命令行AI工具，支持在Windows、Linux和Mac的各种命令行环境中与AI进行交互。该工具不仅支持多种命令行环境，还能根据git差异生成提交信息，极大地提升了开发效率。

21st是为设计工程师打造的npm，汇集了最佳的shadcn UI风格React Tailwind组件、模块和钩子，帮助开发人员快速构建高质量的用户界面。

本项目旨在帮助用户记录和回顾2023年的重要事件，支持多种格式的总结内容，并提供模板和示例，以便用户快速开始，同时支持多人协作撰写总结。

检索增强大语言模型指南，旨在提供有关如何构建和使用检索增强的语言模型的全面信息和工具。

Residual Prompt Tuning是一种通过残差重参数化方法来改善提示调优性能的技术，旨在提高自然语言处理任务中的效果，优化预训练语言模型的表现。

在本地计算机上微调 LLAMA-v2（或任何其他 LLM）的最简单方法，提供用户友好的界面和高效的训练过程，支持多种语言模型，方便用户上传数据并进行微调。

一个用C++/CUDA实现的大型语言模型（LLM）推理工具，不依赖额外的库，除了用于输入输出。该工具旨在提供高效的推理能力，支持加载和保存冻结的LLM权重，适合各种应用场景。

基于 Flutter 开发的开源免费抓包工具，界面简洁易用，满足拦截、检查和重写 HTTP(S) 请求等抓包基本需求。

一个去中心化、无服务器的匿名聊天浏览器插件，无需注册即可在任何网站上与他人一键聊天。它利用WebRTC技术实现端到端加密，确保聊天安全，同时所有聊天数据保存到本地，保护用户隐私。用户可以在任何网站上快速便捷地开启聊天，适用于各种场景，增强在线互动体验。

交互式教程，专注于提升提示工程技能，教授如何构建有效的提示来引导人工智能的响应，包含多个Jupyter Notebook文件，涵盖从基础结构到复杂提示构建的各个方面