总结如何更好地集成 ChatGPT 的相关模式，方便于我们后续在其它 LLM（大语言模型）中使用。

RAGchain是一个用于开发支持大型语言模型(LLM)的高级检索增强生成(RAG)工作流的框架，提供了灵活的开发选项和易于集成的特点，帮助开发者构建高效的智能应用。

Epochraft是一个数据加载器库，专注于即时标记化和检查点功能，特别用于流畅训练语言模型(LLM)，旨在提高数据处理的效率和训练过程的灵活性。

TurboPilot 是一个自托管的类似 GitHub Copilot 的代码生成工具，使用 LLaMA.cpp 代码运行 Salesforce Codegen6B 模型，支持多种编程语言的代码生成，旨在提高开发效率。

用于与Copilot(之前叫Bing Chat)进行交互的Python客户端，支持连接到Copilot、进行对话、提问问题、附加图片和网页内容等功能，以及支持异步操作和流式响应等特点

Nebulgym是一款深度网络训练加速框架，用户只需增加几行代码即可显著提升AI模型的训练速度，且无需对现有训练设置进行修改。它支持多种深度学习框架，便于用户快速集成和使用。

ML-NLP项目涵盖了机器学习和自然语言处理领域的基本知识点，并提供相应的代码实现，旨在帮助用户准备面试和学习相关内容。项目包含常见的算法与模型实现，适合各类学习者与求职者使用。

Rigging是一个轻量级的LLM交互框架，旨在简化生产代码中语言模型的应用。它提供了结构化Pydantic模型与非结构化文本输出之间的互操作性，支持LiteLLM等多种语言模型。用户可以通过Python函数定义提示，进行异步批处理和快速迭代，非常适合大规模生成任务。

LLamaFlow是一个基于TypeScript的工具包，旨在与基于聊天的大型语言模型（LLM）进行高效交互。它在标准聊天完成API的基础上增加了结构化支持，并提供类型安全性验证、自定义内容验证hook，以及改进的发送和接收聊天消息API。同时，LLamaFlow还具备文本分割功能，以便有效处理Token限制，确保与模型的交互更加流畅和准确。

GPT_Vuln-analyzer是一个利用ChatGPT API、Bard API和Llama2，通过Nmap扫描数据和DNS扫描信息生成漏洞报告的项目，具备广泛的子域名枚举能力，能够帮助用户识别和分析潜在的安全漏洞。

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。

Deita旨在为大型语言模型(LLM)的指令微调提供自动数据选择工具和高质量的对齐数据集，Deita模型能通过比其他SOTA LLM少10倍的指令微调数据进行训练，达到与它们相媲美的性能。

StarCoder 的 C++ 版本，可以在没有GPU的环境中高效运行，专为CPU用户设计，提供智能代码补全和多语言兼容功能，极大提升开发效率。

Optimum-NVIDIA将NVIDIA平台与Hugging Face结合，提供卓越的推理性能，通过简单的代码修改，使LLaMA 2模型达到每秒1,200个token的处理速度，比其他框架快28倍。

LLaMA_MPS是一个专门为Apple Silicon GPU优化的项目，旨在高效地运行LLaMA模型的推理过程。该项目充分利用苹果硬件的加速能力，提供简洁的API接口，优化内存管理，确保用户能够快速高效地进行自然语言处理任务。

HammerLLM是一个具有1.4B参数的语言模型，提供了简洁高效的训练代码库，同时完全开源了模型权重、环境、代码库和超参数，支持中英文的生成和理解，具有高效的训练和推理能力，适合多种自然语言处理任务。

Gigastep是一个高效的多智能体强化学习框架，能够每秒处理高达10亿步的训练，支持灵活的配置选项，并且易于与现有的强化学习算法集成。

RouteLLM 是一个用于服务和评估 LLM 路由器的框架，旨在在不影响模型质量的情况下显著节省 LLM 的使用成本。它提供了一个 OpenAI 兼容的 API，能够根据请求自动路由到最佳模型，同时开箱即用的训练路由器功能使得成本降低高达 85%，且性能保持在 95% 的 GPT-4 水平。RouteLLM 还支持轻松扩展，以便添加新的路由器和基准，并通过单个命令比较所有路由器的性能。

Obsidian编辑器与GitHub Copilot服务之间的桥梁，实现代码智能补全功能，提升编程效率。该项目通过插件形式集成了Copilot的智能建议，支持多种编程语言，帮助开发者在编写代码时更加高效。

GPT-4 是一种多模态生成的人工智能系统，具备写代码、数学能力以及与世界和人类交互的能力。

smoltropix是为xjdr的entropix采样器提供MLX端口的项目，旨在模仿JAX的实现，支持高效的采样，并且易于集成和使用。

Stable Fast 是一个超轻量级的推断性能优化库，专为在 NVIDIA GPU 上优化 HuggingFace Diffusers 库的性能而设计。

从零开始构建自己的大型语言模型，提供详细教程和代码实现，覆盖编码、预训练和微调过程，适用于对自然语言处理和人工智能领域感兴趣的开发者和研究者

CaptainFunction是一个Python包，能够动态加载函数至OpenAI助手，提供了一种简单而灵活的方式来集成自定义函数，便于用户根据需求扩展助手的功能。

星辰语义大模型TeleChat2是由中国电信人工智能研究院研发训练的大语言模型，是首个完全国产算力训练并开源的千亿参数模型，包含大约1150亿个参数。

轩辕模型是一种开源的自然语言处理模型，旨在提供高效的文本生成和理解能力，支持多种语言，并可定制化模型参数，适用于多种文本处理任务。

MeZO是一个通过正向传递实现语言模型微调的工具，无需反向传播，极大地简化了训练过程，同时支持多种预训练语言模型，提升了训练效率和资源利用率。

llm-cmd 是一个能在终端中使用LLM生成并执行命令的工具，帮助用户快速编写复杂的命令行指令，从而提高操作系统的操作效率和便捷性。

Punica 是一个工具，旨在将多个经过 LoRA 微调的语言模型整合在一起，简化管理和调用，提供灵活的模型组合和优化的性能响应。

Code Llama 是一个针对代码任务的开源大型语言模型（LLM），旨在提升开发者的工作效率并降低学习编码的门槛。它基于先进的语言模型技术，提供精准的代码补全、生成和调试功能，支持多种编程语言，并提供了不同参数量的模型以适应不同需求。Code Llama 完全开源，适用于研究和商业用途，能够根据自然语言提示生成代码，并提供代码的自然语言解释。