Butterfish Shell是一个为命令行(bash、zsh)提供AI提示的工具，利用OpenAI的技术为用户提供类似Github Copilot的AI帮助，旨在提高命令行的使用效率，并提供友好的用户交互体验。

该项目旨在展示如何在中文环境中使用Transformers库进行自然语言处理(NLP)任务，提供了丰富的示例和详细的文档，以帮助用户理解和应用相关技术。

这是一个Python模块，旨在修复损坏的JSON，特别适用于LLM输出的病态JSON文件。它能够自动检测和修复常见的JSON格式错误，并支持多种输入格式。

SynapseML是一个轻量级、可扩展的分布式机器学习库，旨在支持大规模数据处理和机器学习任务。它与Apache Spark紧密集成，提供多种机器学习算法和丰富的数据预处理工具，能够与Azure服务无缝对接，适合在多种数据源和输出格式中使用。

一个由 AI 驱动的 UI 自动化 SDK，通过自然语言描述对任意网页进行自动化操作、验证，并提取为 JSON 格式的数据，同时可给出一份可视化测试报告。

这是一个精心策划的代码相关语言模型的集合，旨在为研究提供最佳选择。该项目由领域内的专家策划，确保了资源的质量，并定期更新以反映最新进展，包含适用于不同编码任务的多种模型。

一款可编程的命令行程序，用于与大型语言模型（LLM）接口，主要功能是将标准输入发送至LLM并将其响应输出到标准输出，特别适合在文本编辑器中如Vim中使用

AutoChain 是一个轻量、可扩展的智能体框架，旨在帮助开发人员通过 LLM 和自定义工具构建自己的智能体。它通过模拟对话自动评估不同的用户场景，从而简化智能体的定制和评估过程，实现生成智能体的快速迭代。

苏秦（suqin）语言大模型全工具链 WebUI 整合包，旨在实现目前各大语言模型的全流程工具 WebUI 整合包，无需编写代码即可拥有自己的定制模型与专属应用。

Dendrite Python SDK是一个强大的工具包，旨在帮助开发者构建能够像人一样浏览网页、与网站元素进行互动并提取数据的网络AI Agent。它支持多种网页自动化任务，简化了网页自动化的实现过程，易于集成和使用。

微软将 GPT-4 整合到 Github Copilot，提供聊天形式的代码建议、从代码文档生成答案、命令行Copilot、语音交互、pull requests的Copilot支持等功能。

QA-LoRA: 语言大模型的量化感知低秩适应。旨在量化和适应之间存在的不平衡自由度，通过组内操作符增加量化自由度，减少适应自由度，易于实施且性能显著提升。

LLM微调中心，用于将各种大型语言模型进行微调，以适应个性化用例，提供丰富的微调脚本和最新研究成果，支持模型部署及自定义微调，旨在提高模型在特定数据集上的性能。

这是一个超快的文本嵌入模型推断解决方案，支持多种文本嵌入模型，易于集成和使用，具有高效的资源管理能力。

Kyanite是一个用Rust开发的神经网络推理库，支持CPU和Nvidia GPU，采用模块化设计，能够清晰地分割各个推理阶段，提供高效的内存管理和计算性能。

FauxPilot 是一个尝试构建本地托管版本的 GitHub Copilot，旨在为开发者提供智能代码补全功能，支持多种编程语言，并允许用户自定义模型和配置，以便更好地集成到常见的代码编辑器中。

min-LLM是一个轻量级的框架，旨在通过最小化代码来简化大语言模型（LLM）的训练过程。它提供了一个高效的训练流程，支持快速原型开发，并且易于集成和扩展，适合研究人员和开发者使用。

gpt-engineer app 使用简单的自然语言来构建可交互的网络应用程序，用户只需输入要求，AI便能自动生成并部署网站，极大地简化了开发流程。

一个开源工具包，用于预训练、微调和部署大型语言模型(LLMs)和多模态大语言模型。该工具包基于LLaMA-Adapter，提供更高级的功能，支持社区贡献与扩展。

LLaMA-Factory 是一个易于使用的 WebUI 框架，旨在高效微调 100 多种大语言模型（LLM）。它支持多种模型和训练方法，包括 LLaMA、Mistral、Qwen 等，并集成了多种微调方法如 LoRA、QLoRA、PPO、DPO 等。LLaMA-Factory 提供了高级算法如 GaLore、BAdam、DoRA、LongLoRA 等，以及实用技巧如 flashattention、RoPE 缩放等，以优化微调效果。此外，它还支持实验管理工具如 LlamaBoard、TensorBoard、Wandb，以及高效的推理接口如 Gradio UI 和 OpenAI 风格的 API。

GPT-Code-Clippy是一个开源的代码自动补全工具，基于GPT-3模型，为开发者提供智能代码建议与示例，支持多种编程语言，并可无缝集成到开发环境中，旨在提升编程效率和代码质量。

用 LangChain + FastApi 部署自动化LLM应用，以便将 LangChain 应用作为 API 提供服务

CodeShell 是由北京大学软件工程国家工程研究中心与四川天府银行 AI 实验室联合开源的 70 亿参数的代码大模型，号称同等规模最强代码基座。它基于 5000 亿 Tokens 进行了冷启动训练，具备 8192 的上下文窗口长度，融合了 StarCoder 和 Llama 的核心特性，支持中英文和代码的平衡且高效的编解码，并在 HumanEval 和 MBPP 代码评估基准中表现优异。该模型还支持 Flash Attention2 加速，训练吞吐量高达每 GPU 每秒 3400 Token，同时提供 IDE 插件，兼容 VSCode 和 IntelliJ IDEA。

flash-attention是一个基于FlashAttention优化的Transformer实现，其训练速度在GPT2和GPT3上比Huggingface的实现快3-5倍，显著提升了训练效率，同时优化了内存使用，并支持多种硬件加速。

Infinity是一个高吞吐、低延迟的REST API，专为向量嵌入服务而设计，支持多种sentence-transformer模型和灵活的框架兼容性，旨在提升机器学习和自然语言处理任务的效率和性能。

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。

LLM4SE是一个专为软件工程设计的大型语言模型，能够理解和生成多种编程语言的代码，自动化代码审查与重构，智能化错误检测与调试，并能自动生成项目文档。同时，LLM4SE可以与多种开发工具和环境集成，提升开发效率。

这是一个关于自然语言处理面试的笔记项目，涵盖了FAQ检索式问答系统等相关主题，提供了丰富的资源和实用的代码示例，帮助用户更好地准备面试。

arckit是一个可轻松使用抽象和推理语料库 (ARC) 数据集的Python和命令行工具，旨在帮助用户高效地处理和分析数据集，支持数据的可视化，并能够无缝集成到现有的机器学习工作流程中。

OpenAI Cookbook是一个集合，提供使用OpenAI API和模型的各种示例和指南，帮助用户有效地应用这些工具。