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。

minGPT是用PyTorch重新实现的GPT，旨在变得小巧、干净、可解释和具有教育意义，适合学习和研究。

从零基础到训练GPT的课程资料，旨在帮助用户从无深度学习知识到实现自己的GPT模型。

我们维护的NLP开源工具包，致力于自然语言处理的研究与应用，提供多种功能以支持学术研究和实际应用。

这是一个通过远程访问部署在支持国家网内的ChatGPT API服务器，用Go语言编写。它是一个开源项目，主要功能是为ChatGPT提供API服务。ChatGPT是一个机器学习项目，可以用于实现聊天机器人等应用。

TinyGPT是一个基于picoGPT项目，从零开始用C++11实现的GPT-2推理框架，旨在为嵌入式系统和资源受限环境提供高效的文本生成和自然语言处理功能。

只依赖pytorch、transformers、numpy、tensorboardX，专注于文本分类、序列标注的极简自然语言处理工具包

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。

MosaicML 提供的示例项目，旨在帮助用户更好地理解和使用其机器学习工具和框架。该项目包含多种模型训练示例，特别是针对大型语言模型（LLM）的应用。通过高效的资源管理和优化建议，集成了 FSDP（Fully Sharded Data Parallel）以提升训练性能，并提供详细的文档和使用指南，方便开发者快速上手。

本电子书详细介绍了GPT的工作原理，教你最佳实践，并提供策略，以充分利用这一强大的语言模型。适合初学者和经验丰富的专业人士，是有效AI沟通的指南。