A Philosophical Introduction to Language Models — Part I: Continuity With Classic Debates-探讨语言模型与经典辩论的关系

本项目对大型语言模型在不同自然语言处理任务中的提示工程方法进行了调查，展示了如何在不需要大量参数重训练或微调的情况下，增强模型能力，并使非深度学习背景的用户能够与大型语言模型进行交互。同时总结了基于NLP任务的各种提示技术，并分析了在不同数据集上的性能表现。

研究论文展示了大型语言模型如何有效地帮助诊断认知行为疗法（CBT）中的扭曲思维，结合自然语言处理技术，为心理健康提供支持。

该项目汇集了最新的大型语言模型与自然语言处理(NLP)的研究论文和相关资源，旨在为研究者和开发者提供一个全面的平台，帮助他们了解和应用各种大型语言模型。

llmchain是一个基于Rust语言开发的项目，旨在简化与大型语言模型的交互，支持现代数据变换，灵活构建AI服务，灵感来源于LangChain。

这是加州大学圣巴巴拉分校、AI2、华盛顿大学、斯坦福大学、麻省理工学院、多伦多大学等单位联合发布的一项调研，旨在缩小知识差距，倡导开放、负责任、协作的进步，关注大型语言模型在数据选择方面的最佳实践和影响。

Boogie是一个平台，允许用户使用大型语言模型（如GPT-4）测试、部署和管理自然语言处理应用程序，帮助开发者高效构建强大的NLP应用。

LLM4IR-Survey是一个专注于大型语言模型在信息检索领域应用的文献列表，涵盖了最新的研究成果和发展动态，支持对比不同模型在信息检索任务中的表现，并提供丰富的参考文献和链接，旨在为研究人员提供全面的参考和启发。

本项目对大型语言模型中的上下文长度扩展进行了详细调研，讨论了现有策略、评估复杂性及研究者面临的挑战。

一项研究探讨大型语言模型（LLM）在科学发现中的表现，特别是GPT-4在多个科学领域的应用。该研究分析了GPT-4在药物发现、生物学和计算化学等领域的能力，评估其在复杂问题解决和知识整合任务中的有效性，同时进行专家驱动的案例评估和基准测试，旨在加速科学进步和优化资源配置。

该项目汇集了针对大型语言模型的训练数据管理的研究，包括与预训练、数据质量和领域构成相关的资源。

Time-LLM 是一个通过重新编程大型语言模型来进行时间序列预测的项目，能够高效处理和预测各种时序数据。

MosaicML是一家专注于模型训练和微调的公司，发布了一系列新的大型语言模型(LLM)，其中包括专为故事创作设计的模型，旨在支持文学创作和儿童教育。

LLM4SE是一个专为软件工程设计的大型语言模型，能够理解和生成多种编程语言的代码，自动化代码审查与重构，智能化错误检测与调试，并能自动生成项目文档。同时，LLM4SE可以与多种开发工具和环境集成，提升开发效率。

AnythingLLM是您一直寻找的终极全能桌面AI应用和助手。它包含内置的LLM、RAG、AI代理，甚至自定义工具，旨在提高您的生产力，同时在您的桌面上完全本地和私密运行。

LLM大型语言模型笔记，包含年份、论文、代码等信息，帮助您了解各个模型的发展历程和应用

Wingman是一个聊天机器人，允许用户在个人电脑和Mac（无论是Intel还是Apple Silicon）上本地运行大型语言模型。它提供了一个易于使用的聊天界面，使用户能够无需编写代码或使用命令行即可使用本地模型。当前可用的首个测试版名为Rooster。

XAgent是一个开源实验性大型语言模型驱动的自主Agent，可以自动解决各种任务，旨在成为一种通用的工具，适用于多种复杂任务场景。它基于大型语言模型，提供智能决策支持，帮助用户提升工作效率，同时允许开发者进行自定义和扩展。

本书旨在概述大型语言模型的基本概念并介绍相关技术，重点在于大型语言模型的基础方面，而不是全面覆盖所有前沿方法。