Residual Prompt Tuning开源项目 – 通过残差重参数化提升提示调优性能

该项目能够自回归地完成复杂的标记序列，包括从随机过程中生成的任意序列到更丰富的空间模式。使用语言大模型驱动的策略可能会为词汇模式转化为动作提供新思路，但目前由于延迟、上下文限制和计算成本等问题，还难以在真实系统中部署。这些可以促进领域的发展，为更广泛的任务和应用提供基础和启示。

Prompty是一个用户友好的平台，旨在帮助开发者、研究人员和AI爱好者设计精准的提示，以获得更准确的AI响应。

TokenLearn 静态词嵌入：一种预训练模型2Vec的方法，专注于提升自然语言处理中词嵌入的静态特性，使其更适用于各种下游任务。

Mask-tuning是一种训练方法，通过将训练目标集成到微调过程中，旨在提升预训练语言模型在特定任务上的表现和泛化能力，尤其是在未见过的数据上。

TRIL是一个模块化的强化学习（RL）和模仿学习（IL）算法开发库，基于Hugging Face开源的transformers、accelerate和peft等库，直接支持预训练语言模型并支持分布式计算。它提供了多种算法和任务支持，适用于广泛的机器学习应用场景。

WebGLM旨在利用拥有100亿参数的通用语言模型（GLM）提供高效且经济实惠的网络增强问答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，来改善现实世界应用程序部署。

Bias-Bench是一个实证调查，旨在评估针对预训练语言模型的去偏见技术的有效性。它通过比较不同的去偏见方法，帮助研究人员理解这些技术在模型训练中的作用。该项目为研究人员提供了一个标准化的平台，以便对去偏见技术进行基准测试和性能评估。

自然语言处理（NLP）教程，涵盖文本词向量、词法分析、预训练语言模型等常见NLP任务，适合作为入门学习和基线参考。

sliceguard 是一个用于检测结构化和非结构化数据中问题片段的库，只需少量代码即可实现。支持图像、文本、音频等多种非结构化数据，并能够生成交互式报告，快速识别数据中的问题。

Self-Instruct是一个对齐自生成指令的项目，旨在提升语言模型的适应性，支持多样化任务的处理，适合自适应聊天机器人和自然语言处理任务。

HybridAI是一个创新的聊天机器人系统，结合了先进的AI功能和情感智能，提升了人类沟通的质量。它允许AI与人类共同管理聊天互动，提供更直观和引人入胜的交互体验。

Eat Smart是一个基于AI的服务，根据个人独特需求创建个性化饮食计划，支持用户的健康旅程。

Byrdhouse AI提供基于AI的实时语音和字幕翻译，支持100多种语言，适用于会议、培训及活动，旨在帮助不同语言使用者建立更深的信任和联系。

JoboTrak是一款基于AI的求职申请和面试跟踪软件，旨在简化求职过程，帮助用户更高效地管理工作申请和准备面试。

Chimera AI帮助企业通过用户友好的自然语言查询和定制化的大语言模型，从多样的数据源中轻松提取可操作的洞察，提升决策能力和竞争优势。