Ctrl-G开源项目 – 适应性逻辑控制大型语言模型

斯坦福大学的研究者提出了一种名为Backpack的模型，以解决语言大模型中存在的偏见问题。该模型通过调整（sense vector）来干预模型的输出，使模型的行为更容易预测和控制，同时保持丰富的表现力。

检索增强生成（RAG）是指在大型语言模型回答问题之前，从外部知识库中检索相关信息，以提高答案的准确性和减少模型的幻觉现象。该方法结合了参数化知识与非参数化外部知识库，能够引用来源，从而增加答案的透明度，并支持知识的更新和特定领域知识的引入。

PromptStacks是一个社区驱动的平台，用户可以分享和发现生成式AI的技巧、窍门和资源，旨在帮助用户在AI领域保持领先。提供免费审核的提示和全面的课程，用户可以参与讨论、分享提示并获得反馈。

Taylor AI 是一个高效的工具，旨在帮助用户在几分钟内微调开源大语言模型（如Llama2、Falcon等）。它让用户专注于实验和构建更好的模型，而不用花时间在繁琐的Python库上或跟进每一个开源LLM的更新。同时，用户拥有自己的模型，提升了数据安全性和控制权。

lite_llama是一个轻量级推理框架，旨在优化大型语言模型的性能，提供高达3.4倍的推理加速，支持最新的模型和流式输出功能，基于Triton实现，适用于各种需要高效推理的应用场景。

mcts-llm是一个集成了蒙特卡洛树搜索（MCTS）和提示工程技术的轻量级项目，旨在提高大型语言模型（LLMs）的性能。该项目通过结合MCTS算法与大型语言模型，优化提示工程，来提升模型的响应质量。其轻量级的设计使得该项目易于集成和使用，并且支持多种语言模型，适用于各种自然语言处理任务。

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。

汇总人工反馈强化学习（RLHF）算法的资料库，旨在整理RLHF相关论文和博客，帮助理解如何通过人工反馈优化大型语言模型

OpenManus-RL是由Ulab-UIUC和MetaGPT合作领导的开源项目，旨在通过强化学习（RL）优化大型语言模型（LLM）代理的推理和决策能力。项目支持多种推理模型（如Deepseek-R1、QwQ-32B）和训练框架（SFT/PPO/DPO），提供包含50,793条轨迹的多领域数据集（操作系统、电商等），并集成Tree-of-Thoughts等高级策略。项目动态更新研究成果，鼓励社区贡献。

OpenSparseLLMs/Linearization是一个将大型语言模型线性化为门控循环结构的创新项目，旨在通过线性化显著提升模型的计算效率。该项目提出了Liger框架，实现了LLMs的高效线性化，并提供了完整的训练与评估流程，助力模型优化。

VPTQ是一种针对大型语言模型的极低比特向量后训练量化方法，旨在通过量化技术提高模型的计算效率和存储效率，同时保持模型性能。该项目适用于各种大型语言模型的优化，能够显著减少模型的内存占用和计算资源需求。

该项目利用2:4稀疏性模式，通过硬件加速的GPU稀疏性来优化Transformer模型的训练和推理过程。特别针对Squared-ReLU激活函数，该函数天然具有高稀疏性（84-98%），在不损失准确性的情况下，前向和后向传播中的前馈网络（FFN）计算速度提高高达1.3倍。项目通过自定义内核高效处理稀疏操作，并通过张量分割和令牌排列优化后向传播，展示了稀疏性在加速大型语言模型（LLM）中的关键潜力。

Lamini-Memory-Tuning是一项针对大型语言模型幻觉抑制的创新研究。通过重新思考泛化问题，该项目提出了基于记忆专家混合体的动态事实存储与检索机制，有效减少模型在处理大规模互联网数据时的幻觉现象。这一技术不仅提高了模型的准确性，还增强了其在复杂查询和对话系统中的表现。

Llongterm是一个用于生成AI和聊天机器人的API，提供持久记忆功能，以增强用户互动。它使应用能够在多个会话中记住细节，从而建立更强的关系并提供个性化体验。

P2L是一个基于AI模型的竞技场系统，通过用户输入的提示生成专属排行榜，并自动选择表现最强的模型进行回复。它结合了AI路由器功能，能够根据问题将请求转发给最适合的大模型，从而提高回答的准确性和效率。P2L还支持查看模型在特定领域的表现和不擅长的领域，帮助用户优化模型性能。

TURN 是一种用于优化大型语言模型（LLMs）温度参数的方法，旨在提高数学问题求解和代码生成等任务的性能。它通过分析生成文本的熵拐点来自适应地选择最佳温度，无需特定验证数据，高效且有效。TURN 在多样本推理场景中表现出色，特别是在数学问题（如 MATH 数据集）和代码生成任务（如 MBPP 数据集）上。

辅助用户测试和优化大型语言模型(LLM)的提示工具，支持多模型测试、模板保存、动态生成提示、模型配置管理及并排比较输出结果，适用于开发者、研究人员和内容创作者。

该项目探讨了强化学习（RL）在大型语言模型微调中的价值，特别关注基于人类反馈的强化学习（RLHF）为何通常优于离线偏好微调方法。论文提出了“生成-验证差距”假说，解释RLHF通过学习一个相对简单的奖励模型，并将策略搜索空间限制在对该奖励模型最优的策略子集，从而实现更好的性能。项目包括理论分析和实验验证，并提供了贝叶斯和频率学方法的替代方案。

Diverse Preference Optimization (DivPO) 是一种在线优化方法，旨在解决大型语言模型（LLM）在后训练阶段普遍存在的多样性坍缩问题。通过在偏好优化过程中引入多样性考量，DivPO 能够生成更多样化的回复，同时保持生成内容的质量。该项目由 Jack Lanchantin, Angelica Chen, Shehzaad Dhuliawala, Ping Yu, Jason Weston, Sainbayar Sukhbaatar, Ilia Kulikov 在 2025 年发表，特别适用于需要多样性的创意生成任务，如故事生成和人物属性生成。