LangPort-开源语言模型推理服务平台

首款利用大型语言模型（LLM）进行零样本漏洞发现的工具，能自动分析代码，检测远程可利用的安全漏洞，帮助开发者及时发现和修复潜在的安全隐患。

一个结合正则表达式和国际象棋的项目，允许用户使用正则模式表示棋步进行游戏。

这是一个开放的集合，提供了成功训练大型语言模型的方法论，适用于不同规模和类型的语言模型，包含多种训练技巧和最佳实践。该项目由社区驱动，持续更新和扩展，旨在帮助研究人员和开发者提高语言模型的训练效果。

这个开源项目提供了一种使用 Open AI的 ChatGPT 和 Whisper 技术、Python编程以及Gradio进行创作的方法，以创建自己的智能语音助手。

K3s是一个轻量级的Kubernetes发行版，专为资源受限的环境和边缘计算而设计。它具有低资源占用、简单易用的特点，非常适合边缘计算和物联网设备的快速部署。K3s集成了SQLite作为默认存储，同时支持外部存储，确保高可用性，并与Kubernetes API兼容，支持大多数Kubernetes生态系统中的工具和应用。

multi-agent-orchestrator是一个灵活且强大的框架，用于管理多个AI智能体并处理复杂的对话。它支持智能意图分类，双语言能力以及灵活的智能体响应和上下文管理，能够有效提升用户体验和交互质量。

本项目进一步增强Llama-2大模型的中文理解、生成、翻译等能力，提供多种微调和实验选项。

gptcli 是一个开源项目，其功能是基于 gpt-3.5-turbo API，提供在命令行中使用 ChatGPT 的聊天功能。该项目属于机器学习领域。

ChatGPT Demo 是一个基于 ChatGPT API 和 Node.js 的开源项目，它的主要功能是帮助用户快速在本地搭建和部署一个简单的 ChatGPT 应用。该项目的 GitHub 页面提供了详细的开发文档和代码示例，用户可以根据需要自定义和扩展功能。

使用代码创建系统架构图的教程项目，基于Python的Diagrams库实现'文档即图表'的方法论。

一个基于FastAPI的Llama2嵌入服务，旨在提供高效的文本嵌入功能。该服务通过RESTful API接口，支持多种输入格式，能够快速生成文本嵌入，方便用户集成到现有的应用程序或机器学习管道中。

该研究发现，在计算限制范围内，LLM（高达90亿参数）经过四轮训练后，新数据带来的收益微乎其微，增加资源的收益有限。对于嘈杂的数据集，数据过滤的效果更为显著。

Mooncake.jl是一个为Julia语言设计的自动微分编译器，旨在提供一种全新的方式来进行数学运算的自动微分，以提高计算效率和准确性。它支持复杂的数学运算，并优化计算过程，以便更好地集成到现有的Julia项目中。

Amazon Foundation Model Evaluations Library，用于评估大型语言模型（LLMs），帮助选择最适合您用例的LLM。该库提供多种评估功能，覆盖开放式生成、文本摘要、问答和分类任务，旨在帮助用户全面了解不同模型在特定任务上的表现。

edge-tts是一个工具，能够将任何epub书籍转换为有声书，使用微软的Edge TTS引擎生成语音，支持多种语言和语音选项，用户可以自定义语速和音调，提供简单易用的命令行界面，帮助用户节省在Audible上的开支。

LaMini-LM是一个对多个迷你大语言模型进行微调的项目，旨在提升模型的性能，其中包括经过微调的GPT-2，其性能可与LLaMa的Alpaca-7B相媲美。

该项目利用ChatGPT技术，提供对Go语言核心源码的详细解释，涵盖每个文件、变量、结构体和方法的作用，帮助开发者更好地理解代码。

LLMSurvey是一个提供LLaMA模型族进化图的项目，用户可以通过该工具查看不同版本模型的性能，比较多种模型参数，并获取相关的训练和评估数据。