TACO开源项目 – 高质量算法代码生成数据集

Anote平台通过人性化的AI技术，积极从人类反馈中学习，不断优化GPT-4、Bard、Claude等AI算法及RLHF、Fine-Tuning和RAG等技术，使其在特定用例中随着时间的推移表现得更好。

一种计算效率高的多模态混合专家模型，能够从包括多个长文档和数小时的视频和音频在内的数百万个Tokens上下文进行推理。

Vicuna是一个由Vicuna团队开发的开源聊天机器人，经过用户分享的对话微调，表现优于大多数模型。

Imagen是一个文本到图像的扩散模型，具有极高的真实感，利用大型变换器语言模型来理解文本并生成高保真图像。它在COCO数据集上取得了7.27的最先进FID分数，并在样本质量和图像-文本对齐方面被人类评审者优先选择。

关于如何有效蒸馏大型语言模型的最佳实践实用指南，提供了一系列的最佳实践，帮助工程师和机器学习从业者在生产应用中更高效地蒸馏和使用语言模型。

Confident AI是一个综合性的LLM评估平台，提供14种以上的指标来运行LLM实验，管理数据集，监控并整合人类反馈，以自动改进LLM应用。它与DeepEval协作，支持任何用例。

LoRA inspector是一个专为Stable Diffusion设计的工具，旨在可视化和评估Low-Rank Adaptation（LoRA）模型的性能。它提供了用户友好的界面，支持多种文件格式的导入和导出，方便用户快速比较不同模型的效果，帮助用户选择最佳的模型配置以提升生成效果。

LightEval是一个轻量级的LLM评估套件，Hugging Face在内部使用，并与最近发布的LLM数据处理库datatrove和LLM训练库nanotron集成。

多语言大模型资源库：汇集多语言大模型研究资料，提供丰富的数据资源和论文列表，助力跨语言AI研究

SciPhi旨在支持大型语言模型(LLMs)的训练和评估，提供了数据生成和模型输出评估两个关键功能，帮助用户高效地生成合成数据，并对模型的性能进行稳健的评估。

MBZUAI Bactrian-X是一个多语言可复制的指令遵循模型，使用了3.4M条指令从52种语言训练而成，提供52种单语言模型和1种多语言模型。

RestGPT 是基于大型语言模型的自主代理的代码实现，通过 RESTful API 控制现实世界的应用程序。它旨在将语言模型与 API 连接起来，解决与规划、API 调用和响应解析相关的挑战。

LaMini-LM是一个对多个迷你大语言模型进行微调的项目，旨在提升模型的性能，其中包括经过微调的GPT-2，其性能可与LLaMa的Alpaca-7B相媲美。

rLLM是Agentica项目团队开发的开源框架，旨在为大语言模型(LLM)提供完整的强化学习(RL)解决方案。 该项目通过开源训练脚本、模型参数、数据集和评估日志，实现了对DeepSeek R1和OpenAI O1/O3等先进模型的复现。 核心创新包括支持32K-64K长上下文训练、异步流水线优化技术(verl-pipe)，以及发布DeepCoder-14B/1.5B等高性能代码生成模型和DeepScaleR数学推理模型。 项目由伯克利Sky Computing实验室和BAIR研究院支持，与Together AI合作开发。

在部署语言模型前，评估其在特定领域生成事实性信息的能力很重要。我们提出了方法，通过语料库转换自动生成，以评估模型从语料库生成真实事实而非不正确陈述的能力。我们创建了两个基准，并发现基准分数与模型大小和检索增强相关，但在模型排名上并不总是与困惑度一致。

该项目旨在对GPT-4-128K进行压力测试，通过简单的检索操作在不同的上下文长度下评估其准确性，适用于多种文档格式和内容。

ComplexFuncBench是一个专为复杂函数调用设计的基准测试工具，旨在解决复杂场景下的函数调用评估难题，帮助开发者优化模型性能。

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。

Inspect是一个用于评估大型语言模型性能的框架，提供多种评估指标与方法，支持不同类型的模型，易于与现有机器学习工作流集成，同时支持可视化和结果分析。