大型语言模型的数据选择调研-关于大型语言模型的数据选择研究

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。

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。

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。

本项目讨论大型语言模型（如GPT-4）在语言相关任务中的表现，并引发关于语言模型是否具备认知能力的哲学争议。重点探讨组合性、语言习得、语义能力等主题，并对人工神经网络作为认知模型的地位进行辩论，同时强调需要进一步的实证研究，以挑战一些长期以来的假设。

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。

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。

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。

关于大型语言模型（LLM）在网络安全领域应用的全面综述项目，旨在探索LLM如何助力网络安全，包括构建网络安全领域的LLM、LLM在网络安全中的潜在应用，以及面临的挑战和未来研究方向，为相关研究人员和从业者提供宝贵资源和洞见。

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。

MobileCPM是一个旨在帮助开发者将大型语言模型无缝集成到移动应用中的工具集，能够实现多种用例的本地模型能力，支持在移动设备上运行并提供多种功能，简化了开发者的集成过程。

Polygon AI是一个利用大型语言模型提供实时见解的平台，用户可以通过自然语言查询分析交通、人口统计和场地适宜性，解决咨询、零售、房地产和城市规划领域中的数据碎片化问题。

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。

LLM Explorer 是一个为机器学习研究人员、开发者和人工智能爱好者设计的平台，帮助用户了解最新的自然语言处理技术，集成到项目中，并保持在人工智能进步的前沿。

Inferflow是一个高效且高度可配置的大型语言模型推理引擎，旨在优化推理性能，支持多种自定义配置，以满足特定需求。

该项目探讨了如何将大型语言模型用于各种应用中的工具创建。

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。

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。

一个关于大型语言模型系统相关论文的综合性列表，旨在为研究人员和开发者提供有价值的资源和参考。