Transformer语言模型域自适应工具包，用于将基于Transformer的语言模型适应于新的文本领域。该工具包支持多种预训练模型，并提供灵活的配置选项，使得用户能够轻松调整和评估模型在特定领域的表现，从而有效提升自然语言处理任务的效果。

这是一个由Arcee AI开发的领域适应语言建模工具包，旨在通过适应性训练提高模型在特定领域的表现。它支持多种语言模型的微调，能够兼容多种数据格式，且易于集成和扩展。

nlp-uncertainty-zoo是一个专注于自然语言处理中的不确定性量化方法的模型库，基于PyTorch实现，提供多种不确定性量化工具，支持多种NLP任务，具有良好的可扩展性。

OneDiff是一个用于加速扩散模型的工具，提供了一种新的免训练、几乎无损的范式，显著提升模型的迭代速度。

这是一个关于科学大型语言模型（Sci-LLMs）的全面调查，重点关注生物学和化学领域，提供深入的分析与比较，以助于研究人员更好地了解和应用这些模型。