Pre-Training Goal-based Models for Sample-Efficient Reinforcement Learning-通过目标预训练提升样本效率

一个不错的存储库，包含有关基于 LLM 的代理的论文的完整列表。为研究人员和开发者提供便捷的资料查找和访问方式。

基于大型语言模型的动漫角色复活项目，提供接近原作语气、个性和剧情的聊天体验，支持零样本角色扮演和RAG角色构造。用户可以与经典动漫角色进行自然对话，并体验多种交互方式，享受沉浸式的剧情体验。

Anima是第一个开源的基于QLoRA的33B中文大语言模型，旨在支持大规模中文处理，促进社区参与与贡献，具备高效的模型训练与推理能力。

miniLLMFlow是一个极简的LLM框架，仅用100行代码实现，旨在使大型语言模型能够进行自我编程。该框架提供了简洁易用的接口，并支持高效的模型训练和推理，适合研究和应用开发。

Megatron-LLM是一个专为大规模分布式训练设计的库，旨在高效支持语言模型的预训练和微调。它提供灵活的模型架构配置，并支持多种优化算法，使得用户可以根据需求进行优化和扩展，同时易于与其他深度学习框架集成。

FLEX是一个用于进行统一的、严格的少样本NLP评估的基准和框架，旨在为研究人员和开发者提供一个标准化的评估平台，支持多种NLP任务，便于比较不同模型的性能，并允许用户根据需要自定义评估指标。

8个关于在多GPU上训练大型语言模型(或任意神经网络)的挑战性难题，旨在让读者亲身体验关键基本原理，并理解内存效率和计算流水线的目标。

gpt4docstrings是一个利用OpenAI ChatGPT自动生成Python代码中函数和类的docstrings的工具，旨在提升代码的可读性和可维护性。它支持多种语言风格的docstrings，能够简化文档编写过程，并与各种开发环境无缝集成，方便开发者使用。

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。

Rigging是一个轻量级的LLM交互框架，旨在简化生产代码中语言模型的应用。它提供了结构化Pydantic模型与非结构化文本输出之间的互操作性，支持LiteLLM等多种语言模型。用户可以通过Python函数定义提示，进行异步批处理和快速迭代，非常适合大规模生成任务。

Ax是一个TypeScript AI框架，旨在创建强大的AI应用。它由一系列模块组成，包含开源的机器学习算法和工具。Ax支持TypeScript编程语言，提供了创建和部署AI应用所需的功能和工具。它适用于图像识别、语音识别、自然语言处理等各种AI应用的开发。Ax的开源性使开发者可以自由使用、修改和分享代码，推动了AI技术的发展和应用。

一个关于大语言模型（LLMs）的实用指南和食谱，旨在帮助用户更好地理解和使用这些模型。

Hugging Face 的官方博客，分享关于开源大模型、自然语言处理等领域的最新资讯和研究成果。

一本专注于大语言模型实践应用的开源书籍，通过工具介绍和案例实践帮助快速上手大模型应用开发。

该项目旨在为全球的NLP和AI领域的博士生提供开放的资源和信息，帮助他们在计算机科学的博士学习中取得成功，并促进职业发展，推动全球平等。

用于交互式检查神经网络模块输入、输出、参数和梯度的工具，可以与Weights and Biases集成，也可以作为独立的解决方案运行

ebook2audiobookXTTS是一款功能强大的电子书转有声书工具，能够自动分章节并保留电子书的元数据，支持多种语言的转换和声音克隆功能，为用户提供灵活便捷的有声书制作体验。

一个全面的列表，包含与基于基础模型（如LLM和VLM）相关的决策制定的论文、代码库和数据集。