LLM Finetuning Hub开源项目 – 个性化微调大型语言模型

Supervised是一个平台，允许用户使用OpenAI的GPT引擎构建监督型大语言模型（LLMs）。它提供用户友好的界面，支持使用自定义数据来微调AI模型。用户还可以通过Supervised API部署、变现和集成他们的模型。

Fine Tune AI 是一个在线平台，旨在通过生成高质量的微调数据来帮助用户优化其人工智能模型。用户可以通过输入提示来获取定制的数据集，从而提高模型在特定任务上的表现。该平台支持多种场景，适合不同领域的应用需求。

该研究开发了一种简化的自我训练方法，称为ReST^EM，该方法使用期望最大化（expectation maximization）来微调语言大模型（LLM），表现优于仅依赖人类数据进行微调的策略。

Anyscale是一个统一的计算平台，旨在利用Ray简化可扩展AI和Python应用的开发、部署和管理。用户可以轻松地开始使用Anyscale端点进行服务和微调开源大型语言模型（LLMs）。

X Model是一个强大的平台，允许用户轻松运行和集成流行的人工智能模型到他们的产品中。该平台提供了多种API和工具，帮助开发者加速AI模型的部署和应用，提升产品的智能化水平。

Stadio是一个用于AI生成图像的管理型Stable Diffusion网页用户界面，让用户可以在几分钟内开始使用Stable Diffusion。用户可以尝试数百个模型，或者轻松上传自己的模型。Stadio在最快的GPU上运行Stable Diffusion，免去繁琐的配置过程，是在线使用Automatic1111的最简单方法。

Dioptra是一个开源的数据策展和管理平台，旨在支持计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型。它帮助用户策划有价值的未标记数据，注册元数据，诊断模型失效模式，并与标注和再训练系统整合。

Passarel是一个AI驱动的平台，通过使用特定领域的数据创建定制语言模型，帮助新员工快速入职。它提供了一个入职助手，整合现有文档和知识库，使新员工能够便捷地获取信息。

WebSpellChecker 提供在线语法检查和拼写校正解决方案，适用于网站和网络应用。它允许用户轻松将 WProofreader 组件集成到网页应用、HTML 控件和所见即所得编辑器中。用户还可以将其作为浏览器扩展程序安装，或通过语法检查 API 访问 WProofreader 引擎。

LLM4TS是一个整合了大量时间序列相关论文和代码的大型语言模型和基础模型平台，旨在为研究人员和开发者提供便利的工具和资源，以便于进行时间序列数据的处理与分析。该项目不仅提供了应用示例，还支持多种时间序列分析任务，简化了用户的操作流程。

VMTP（视觉媒体转录协议）是一个用于视频处理的协议，旨在帮助大型语言模型（LLMs）和AI代理理解视频输入。通过该协议，用户可以将视频信息转化为可供AI分析和处理的数据，从而提升AI对视频内容的理解能力。

本文调查了快速发展的指令调优 (IT) 领域的研究工作，这是增强大型语言模型 (LLM) 功能和可控性的关键技术。

Othello-GPT的工作令人信服地证明了大型语言模型能够构建复杂的世界模型，理解世界的结构和规则，超越简单的模式识别。

Envole是一个协作式的、基于AI的端到端机器学习平台，专注于数据管理和模型部署，旨在简化和优化整个机器学习流程。

BreveAI 提供了一种独特的大型语言模型（LLM）方法，能够与现实世界数据整合，优先考虑任务效率。它采用开源模式，提供易于使用的API，定价透明，较当前LLM价格低30%，且准确率高40%。

该项目汇集了关于故事生成/叙事的大量优秀论文，主要集中在大型语言模型（LLMs）时代的研究。

该项目汇集了最新的大型语言模型与自然语言处理(NLP)的研究论文和相关资源，旨在为研究者和开发者提供一个全面的平台，帮助他们了解和应用各种大型语言模型。

liteLLM-proxy是一个代理服务器，提供对超过50种大型语言模型的访问，具备错误处理、缓存等功能，并支持包括Azure、Llama2、OpenAI、Claude、Hugging Face和Replicate等多个平台。

实现了对大型语言模型输出的约束解码，支持多种格式的语法规则，并且具有高效的性能。该项目旨在提高语言模型的输出质量，确保生成文本符合特定的语法和结构要求，适用于多种自然语言处理任务。

SmartIntervu AI是一个创新的招聘平台，通过自动化面试流程，提高招聘效率和降低成本。它利用大型语言模型（LLMs）进行全自动化的面试和评估，旨在帮助招聘人员和组织简化招聘流程。

SVFR是一款视频人脸修复工具，能够让模糊、破损的视频人脸变得清晰、完整，同时支持黑白视频上色，修复视频中的划痕和污点，使老视频焕然一新。

tsfm是一个开放笔记本和实用工具，专注于时间序列基础模型的研究与应用，帮助用户进行时间序列数据分析和建模。

一种自我对齐方法，通过角色知识的增强和对话模拟，赋予大型语言模型(LLM)强大的角色扮演能力。