Chinese Llama 2 7b开源项目 – 国内首个开源的中文LLaMA2模型

FreeWilly1 是一个基于 LLaMA 65B 的自然语言处理模型，在一些评测中表现优异，适合多种语言生成和理解任务。

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。

WizardLLM 是由北大和微软亚研院提出的一种高效训练大型语言模型的方法，旨在通过利用小规模数据集，借助GPT生成更大且难度逐步提升的数据集，从而显著降低训练成本。该方法适用于数据稀缺的场景，帮助研究人员和开发者在资源有限的条件下仍能训练出高性能的语言模型。

科大讯飞机器人超脑平台是科大讯飞推出的专注于人工智能领域，尤其是人机交互技术的综合性平台。该平台整合了多模态语音降噪技术、全双工交互技术和多语种联合建模等先进技术，旨在满足大模型时代对人机交互的新需求。平台基于科大讯飞的Superbrain 2030计划，强调感知多样化、交互模式多元化和反馈直接性，支持从语音识别到自然语言处理的全链条AI能力，适用于智能机器人开发。其核心技术包括iFlytek Spark Desk语义分析引擎，并在2024年中国人形机器人生态大会上展示了在嘈杂环境中的卓越交互能力。

网络安全领域的大语言模型，为安全审计和网络防御提供自然语言处理能力，支持恶意代码分析、网络攻击检测和安全漏洞预测。

Highcharts GPT是一个强大的工具，利用ChatGPT的自然语言处理能力，能够在几秒钟内创建可靠和安全的数据可视化。

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。

AndesGPT-7B是OPPO研究院基于Baichuan2项目继续训练得到的70亿参数规模中文语言模型，采用800B中文语料进行微调，能够有效处理多种中文自然语言处理任务。

ThinkGPT是一种基于LLM的自主智能体，旨在增强大型语言模型的能力，支持多种任务，并提供灵活的架构设计和强大的可扩展性。

哈佛大学出品的新论文，旨在提升LLM在TrucefulQA数据集上的正确率。该项目通过改进模型的输出和修正机制，使得大型语言模型在处理特定数据集时表现更佳。

AI/ML API通过一个API为开发者提供超过100种AI模型的访问，确保全天候的创新。该API提供类似GPT-4的性能，成本比传统方案低80%，并与OpenAI无缝兼容，便于用户过渡。

OmniSteward是一款基于人工智能的大型语言模型，能够通过语音或文字与用户进行互动，控制智能家居和电脑，具备高度的可扩展性和无限的应用可能性。

有关大型语言模型（LLM）约束解码的精选论文列表，包含相关代码和资源，旨在实现更可靠、可控和高效的文本生成。

BD3-LM（Block Diffusion Language Model）是一种创新的语言模型，旨在通过结合自回归模型和离散扩散模型的优点，显著提升语言建模任务的性能。它通过在token块上执行自回归，并在每个块内进行离散扩散，实现了灵活且高效的建模方式。该模型特别适用于生成任意长度的序列，展现了其在自然语言处理领域的潜力。

HandyAI是一个开源应用，利用先进的语言和图像模型，提供现代化的用户体验，外观时尚，操作便捷。

Talklab是一个基于人工智能的聊天分析平台，提供基于客户聊天的详细见解和可操作的报告，包括情感评分和行为标签。用户可以通过主题搜索对话，并使用自然语言提示过滤选定的聊天记录，从而降低客户流失率，提高客户满意度。

TigerBot 是一个基于 BLOOM 的多语言多任务大规模语言模型（LLM），在模型架构和算法上进行了多项优化，旨在提供高效的自然语言处理能力，支持多种语言和任务，具有强大的可扩展性。

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。