Llama Stack 是一个开源项目，旨在将 LLM 应用构建生成周期的所有组件打包，包括训练、微调、产品评估、观测、Agent & Memory、合成数据生成等，并支持 9+ 提供商。

这本书的实践代码，旨在帮助读者掌握大型语言模型的使用和应用，提供丰富的示例和深入的讲解，适合各级开发者。

专为物理AI设计的世界基础模型平台，旨在帮助物理AI开发者更好更快地构建物理AI系统。

这是国内第一个真正的开源、可下载、可运行的 LLaMA2 模型，提供中文版 Llama2模型及中英文 SFT 数据集，兼容适配所有针对原版 llama-2-chat 模型的优化。

Grok-1是xAI推出的开源大语言模型，拥有3140亿参数，适用于NLP任务，并提供JAX示例代码，便于加载、运行和微调。

Auto-GPT-ZH是中文版AutoGPT，旨在提供一个中文环境下的自动化GPT应用，支持多种API扩展，用户可以自定义任务和目标，具有高效的文本生成和对话能力，界面友好，适合各种中文场景的应用。

Asian Bart是一个专为亚洲语言设计的BART模型，支持英语、汉语、韩语、日语等多种语言，适用于文本生成、翻译和摘要等多种自然语言处理任务，并提供预训练模型以便于研究和应用。

OpenChat是一个遵循“少即是多”理念的开源大语言模型，基于LLaMA架构，经过6K GPT-4对话数据的微调，旨在提供高效的自然语言处理能力。

一个用纯C语言实现的项目，旨在训练GPT-2模型，代码量仅为1000行，具有高效的内存管理和性能优化，方便扩展和修改。

FreeWilly1 是一个基于 LLaMA 65B 的自然语言处理模型，在一些评测中表现优异，适合多种语言生成和理解任务。

UniMoCap是一个社区实现，旨在统一文本-动作数据集（HumanML3D、KIT-ML和BABEL）以及全身动作数据集（Motion-X）。

LMQL是一种专门为大型语言模型(LLMs)设计的查询语言，结合了自然语言提示和Python的表达能力。它提供了约束、调试、检索和控制流等功能，以便于与LLMs的交互。

H2O LLM Studio是一个用户友好的图形界面工具，允许用户轻松微调大型语言模型（LLM），无需编程技能。

智析是浙江大学基于Llama架构开发的13B参数规模的大型模型，专注于知识抽取，具备高效的自然语言处理能力，能够处理复杂的信息提取任务。

SuperCLUE-Llama2-Chinese是基于SuperCLUE的OPEN基准，为Llama2开源模型提供全方位的中文评估，支持多种评测指标，致力于推动中文自然语言处理的发展。

基于GPT-2模型的中文文本生成项目，旨在为中文自然语言处理提供强大的文本生成能力，支持预训练和fine-tuning，适用于多种场景，如创作、对话等。

Frame Semantic Transformer是一个基于T5模型的框架语义解析器，利用FrameNet进行深度语义分析，支持多种自然语言处理任务，具备灵活的模型训练和微调能力，能够高效地进行推理。

Hunyuan-Large是腾讯推出的大型MoE（Mixture of Experts）模型，拥有3890亿参数和520亿激活参数，是业界目前最大的开源Transformer基础MoE模型，专注于自然语言处理和长文本理解。