Wingman-本地运行大型语言模型的聊天机器人

旨在通过大型语言模型（如 GPT-4V）控制任何计算机，实现自动化执行用户请求的功能

下一代基于大型语言模型的推荐系统综述资源，涵盖学术研究到工业应用的全面分析，旨在为研究人员和开发者提供最新的研究进展和实际应用案例。

Lorax 是一个基于 JAX 实现的低秩适应（LoRA）工具，旨在帮助研究人员和开发者高效微调大型语言模型。它利用低秩矩阵的方式，减少了微调过程中需要调整的参数数量，提升了计算效率，同时保持了模型性能。Lorax 易于集成，适合快速实验与原型开发，特别是在处理大型预训练模型时表现出色。

一个汇集了可通过API访问的免费大型语言模型（LLM）推理资源的列表，方便开发者获取和使用各种大型语言模型的API。

在ESP32微控制器上运行大型语言模型（LLM），探索其在资源受限环境下的可能性，特色包括使用tinyllamas模型和对llama.2c的优化以提高性能。

从零开始构建自己的大型语言模型，提供详细教程和代码实现，覆盖编码、预训练和微调过程，适用于对自然语言处理和人工智能领域感兴趣的开发者和研究者

低成本的简单基于live2d TTS文字转语音和大模型聊天的直播解决方案，结合Live2D动画、TTS文字转语音技术与大型语言模型，实现低成本的虚拟主播直播方案，支持自定义背景色、背景图片和眼神跟随功能，为直播提供更加丰富和互动的体验。

利用大型语言模型(LLM)驱动的NPC(非玩家角色)项目，旨在为游戏开发提供高性能的交互式角色，支持多种游戏场景，能够在本地硬件上运行，为开发者提供灵活的API接口，增强游戏的互动体验。

一个开源可平替 GPT 的工具，能够让你无需写一行代码，100% 离线本地运行主流开源大语言模型，如 Mistral、Llama、Mixtral 等等。

Dataku是一个先进的平台，通过前沿的大型语言模型（LLMs），将非结构化文本和文档无缝转换为结构化数据，提供最轻松和准确的数据提取方式。

ReactAgent是一个开源项目，旨在为React.js应用提供自主交互能力，支持多种大型语言模型，便于设置和自定义，能够实现实时用户交互。

Minja是一个简约的C++ Jinja模板引擎，专为大型语言模型聊天模板而设计，具有高效的性能和灵活的模板渲染功能。

llm.mojo是Andrjey Karpathy将大型语言模型(LLM)最小化代码移植到Mojo编程语言的版本，旨在提供高效的模型推理和简化的学习体验。

汇总人工反馈强化学习（RLHF）算法的资料库，旨在整理RLHF相关论文和博客，帮助理解如何通过人工反馈优化大型语言模型

Data Prep Kit 是一个开源项目，旨在为大型语言模型应用程序的开发者提供高效的数据准备和处理工具。该项目支持多种规模的数据处理，从个人电脑到数据中心级别，兼容代码和自然语言等多种数据模式，帮助用户简化数据准备流程。

Deita旨在为大型语言模型(LLM)的指令微调提供自动数据选择工具和高质量的对齐数据集，Deita模型能通过比其他SOTA LLM少10倍的指令微调数据进行训练，达到与它们相媲美的性能。

人工智能冲浪助手是一款利用大型语言模型技术的评论回复机器人，旨在为用户提供高质量、智能化的评论回复体验。它能够理解上下文，支持多种语言，满足不同用户的需求，并提供友好的操作界面和可定制化的回复风格，适用于多种场景。

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。