该项目提供了一种利用多模态半监督学习进行文本识别的方法，结合了标记和未标记数据以提高识别精度。

提出 RetNet 作为 LLM 的基础架构，同时实现训练并行性、低成本推理和良好性能。

Self-Translate是一种技术，通过利用多语言语言模型的少样本翻译能力，能够有效地提高多语言语言模型的性能，克服对外部翻译系统的依赖，尤其在非英语输入场景下表现优越。

GPT-Minus1是一个通过随机替换文本中的单词为同义词来帮助迷惑GPT的工具。它旨在通过引入微妙的变化来增强文本生成模型的性能和准确性。用户只需输入文本并点击'Scramble'按钮，该工具就会随机替换单词，从而创建修改后的文本版本，用户可以使用该文本来迷惑GPT或其他文本生成模型。

SciBench旨在评估语言模型在复杂科学问题解决中的推理能力。通过开放和封闭数据集的深入基准测试，研究发现当前的语言模型在整体性能方面表现不佳，仅得到35.80%的分数。