QA-Survey-CN-问答系统技术进展总结

致力于构建一个开放的、公益的、持久的金融大模型项目，利用开源开放来促进「AI+金融」

RAGchain是一个用于开发支持大型语言模型(LLM)的高级检索增强生成(RAG)工作流的框架，提供了灵活的开发选项和易于集成的特点，帮助开发者构建高效的智能应用。

Decoding Attention是针对大型语言模型（LLM）解码阶段的多头注意力（MHA）优化工具，利用CUDA核心进行推理，解决Flash Attention在LLM推理解码阶段张量核心利用率低的问题。该工具支持更多类型的注意力机制和KV缓存量化优化，有助于提升模型性能。

SlashGPT是一个旨在帮助开发人员快速制作大语言模型(LLM)智能体或具有自然语言用户界面的应用原型的平台。它提供了丰富的功能和灵活的API，支持快速的原型开发和测试，适合教育和实验用途。

Screenity是一款功能强大的Chrome录屏插件，支持在屏幕上任意位置进行录制和标注信息。用户可以方便地录制教学视频、软件演示和在线会议，同时提供多种音频录入选项和简单的视频编辑功能。

imgpilot 是一个利用实时潜在一致性模型，将用户的草图转换为精美艺术作品的工具。用户只需简单的涂鸦操作，即可快速生成高质量的图像，支持在线使用，体验便捷。

Dataflowr Notebooks是一组用于数据科学和机器学习任务的Jupyter笔记本，旨在提供可重用的代码示例和模板，帮助用户高效进行数据分析和模型开发。

PyTorch3D是一个用于3D计算机视觉和图形的库，使用户能够轻松实现和实验3D深度学习模型。

Punica 是一个工具，旨在将多个经过 LoRA 微调的语言模型整合在一起，简化管理和调用，提供灵活的模型组合和优化的性能响应。

Shell AI 是一种新的开源 CLI，允许您直接在终端中运行自然语言查询，利用先进的语言模型，简化用户与命令行的交互。它构建在 InquirerPy 之上，提供了一个友好的交互式界面，使得命令行操作变得更加直观和易用。

Ratchet是一个用于通过版本固定来保护CI/CD工作流的工具，旨在防止因版本更新而引发的破坏性变化。它可以轻松集成到现有的工作流中，支持多种包管理器，并提供可定制的配置选项。

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。

OpenICL是一个开源的框架，旨在支持上下文学习，提供多种算法和灵活的接口，便于集成到现有的自然语言处理模型中。

Gopass 是一个团队标准的 Unix 密码管理器，旨在帮助用户轻松管理凭据，适用于全球分布的团队，并能够在多个设备上完全离线使用。

这个开源项目的功能是与ChatGPT交互，通过提出艺术相关的问题来获取回答。

BatGPT是由上海交通大学与武汉大学联合自然语言处理团队设计的系列大型语言模型，具有150亿参数，通过高质量的中英文语料进行双向自回归预训练，并经过指令微调与强化对齐的学习，展现出优秀的指令遵循能力、多轮对话能力和推理能力。

river是一个用于在线机器学习的Python库，支持增量学习和数据流处理，适合实时预测系统的构建。它具有多种机器学习算法和模型，易于与现有的数据处理管道集成，同时支持模型评估和性能监控。

Mercury是一个强大的工具，允许用户训练自己的自定义GPT模型，并能够与任意文档或网站进行对话。用户可以上传文件或爬取网页内容，Mercury会根据这些内容进行训练，从而提供个性化的交互体验。