EmotionPrompt是一种将原始提示与情绪刺激相结合的方法，旨在通过情绪提示增强大型语言模型（LLM）的表现。

NLP-Knowledge-Graph项目致力于将自然语言处理、知识图谱和对话系统三大技术进行深度研究与应用。该项目不仅支持构建和优化对话系统，还提供多种数据处理与分析工具，具备强大的可扩展性，允许用户自定义模块，并支持多语言处理，满足不同领域的需求。

minRLHF是基于minGPT构建的最小化RLHF实现，包含一个0.8M参数的积极情感推文生成模型HappyGPT和文本摘要项目。该项目简洁易懂，提供完整的训练和推理功能，适合学习和研究RLHF技术。

由微软开发的工具，旨在简化创建、管理、调试和评估大型语言模型（LLM）提示（prompts）的过程，提高开发者的工作效率和生产力。

Chain-of-Note项目旨在提升检索增强型语言模型的表现，主要通过生成顺序阅读注释来评估文档的相关性，从而改进语言模型的回复质量，并减少因不可靠检索信息带来的误导性回复。

这是一个自然语言处理工具，用于从推文中提取情感短语，支持多种情感分析模型，适合处理大量数据，并提供用户友好的界面。

Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark，是一个评估大型语言模型和可扩展监督机制能力的高难度数据集，包含448道选择题，旨在测试专家的准确率。