MOSS-RLHF项目专注于研究大语言模型的强化学习从人类反馈（RLHF）机制，详细探讨了Proximal Policy Optimization (PPO)的内部运作，并提供了相关的代码实现，旨在推动对RLHF的理解和应用。

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。

通过增强推理和信息获取能力，AutoAgents旨在提升大型语言模型（LLM）在处理复杂问题时的表现。这一项目通过结合多种算法和技术，帮助用户更有效地获取信息并进行深入推理，适用于多种语言模型的应用场景。

ProbSem是一个利用大型语言模型(LLMs)为查询字符串分配上下文条件概率分布的框架，默认支持所有OpenAI引擎和HuggingFace CausalLM模型。

基于Andrej Karpathy的GPT-2实现和训练，添加大量注释以帮助理解模型原理，计划逐步增加更多功能。