Tokenlimits官网 – 探索不同AI模型的令牌限制

TokenLimits是一个网站，允许用户探索不同AI模型的令牌限制。它提供关于各种AI模型的最大令牌、字符和单词数量的信息，帮助用户了解在不同文本模型（如ChatGPT Plus、GPT-4、GPT-3.5-Turbo、GPT-3和Codex）中可以输入的内容限制。此外，该网站还提供图像提示模型（如Stable Diffusion）和嵌入模型（如Ada-002）的令牌限制。

Prompt Token Counter是一个在线工具，旨在帮助用户计算OpenAI模型和提示中的token数量，帮助用户保持在使用模型时的token限制内，并有效管理成本。用户可以通过理解所用OpenAI模型的token限制，预处理提示，计算提示中的token数量，并在需要时调整提示。

解释性大语言模型(LLM)的综述论文，强调了在LLM中增强可解释性的必要性，并讨论了现有解释性方法的应用，以改善模型的透明度和可靠性。

AutoGPT.js 是一个可以在浏览器中运行的 Auto-GPT 项目，支持多种自然语言处理任务，提供用户友好的界面和实时交互体验。用户可以自定义设置和参数，以满足特定需求。

ConsoleX是一个综合性的LLM实验平台，结合了聊天接口、LLM API实验和批量评估，支持所有主流LLM，并提供比官方实验室更多的增强功能。

《动手学大模型》是一本开源书籍，共12章节，涵盖从基础到高级的大语言模型内容，包括语言模型介绍、文本分类、提示词工程、语义搜索、微调模型、多模态模型等。书中包含大量代码示例，可直接在Colab运行，帮助读者更好地理解和应用大语言模型。此外，书中还提供了丰富的实践代码，旨在帮助读者掌握大型语言模型的使用和应用，适合初学者和有经验的开发者。

BGE-M3-Model-Converter是一个专门用于手动转换BGE-M3模型的工具，能够有效保留训练变量，并且用户可以直接控制模型的输出，从而满足不同应用场景的需求。

AnyModel是一个工具，允许用户将多个AI模型的输出并排展示。用户可以利用来自多个AI的信息，选择最适合自己需求的模型，从而获得更平衡的视角，并通过比较多个模型的输出，轻松识别'幻觉'现象。

一个用于调用ChatGPT API的JavaScript库，提供了封装和优化功能，确保token使用效率和历史会话消息的管理。

MultiChat AI是一个平台，允许用户同时与多种开源大型语言模型进行互动，如Mixtral、Llama-2、Claude-2、Google Gemini Pro、Perplexity和GPT-5，提供多样化的AI交流体验。

Fine-tune Phi-2是一个用于对Phi-2模型进行微调的项目，包含使用QLoRA技术进行微调、创建合成对话数据集以及支持多个GPU并行训练的功能。该项目提供了详细的示例代码和文档，允许用户灵活配置训练参数，以便优化模型的表现。

Palaxy是一个AI驱动的提示助手，通过提供丰富的灵感来简化提示工程过程。它可以节省时间并提升技能，只需点击一下即可优化提示。

BenchLLM是一个免费的开源工具，旨在简化对大型语言模型（LLMs）、聊天机器人和其他人工智能应用的测试过程。用户可以实时测试数百个提示和响应，自动化评估并基准测试模型，以构建更好和更安全的AI。

Aidan Bench是一个专门用于评估大型语言模型（LLMs）创新性与可靠性的工具。通过一系列开放式问题，它测试模型的创造力、可靠性、上下文注意力和指令遵循能力，旨在揭示在标准基准测试中可能被低估的能力。

Promptmetheus是一个开发平台，旨在帮助用户为OpenAI平台撰写、测试和评估一次性提示。它使用户能够为他们的应用程序创建专用的AIPI（AI编程接口），充分利用ChatGPT和其他大型语言模型的强大功能。