FewCLUE开源项目 – 为中文NLP定制的小样本学习测评基准

吴恩达的课程，旨在引导学员完成LLM预训练流程，包括数据准备、模型架构配置、训练和评估。学员将学习如何使用HuggingFace获取训练数据，配置Transformer网络，运行训练并进行性能评估，同时探讨深度升级技术以降低计算成本。

LLM-Tuning 是一个专注于简化大语言模型（LLM）微调过程的工具，支持多种模型与数据集，旨在帮助用户轻松实现模型训练与评估。

LLMBox是一个用于实现大型语言模型的综合库，提供统一的训练流程和全面的模型评估，支持多种训练策略和数据集构建策略，以及高效的数据预处理工具。其可扩展的插件系统使得用户可以根据需求灵活定制，适用于多种大语言模型架构。

Reasoning-Attack项目旨在揭示大型语言模型（LLM）在推理过程中的漏洞，特别是模型在特定查询下无法生成结束标记，导致资源耗尽的问题。通过实验验证，该项目展示了仅需少量攻击请求即可完全占用GPU资源，形成低成本DDoS攻击手段。此外，攻击查询可在同系列模型间转移，对开源开发生态构成威胁。项目提供了测试、评估和防御推理攻击的工具，帮助开发者和研究人员识别和分析不同模型在面对攻击查询时的表现。

LLMEVAL-2 是一款专为评测中文大语言模型性能而设计的工具，支持多种评测指标和方法，提供易用的接口和文档，集成了多种预训练模型，并允许用户自定义评测任务。

Open-R1是一个开源项目，旨在完整复现DeepSeek-R1的技术框架，并推动社区协作进一步完善。该项目提供了全面的模型训练、评估和数据生成工具，支持多种硬件加速，旨在帮助研究人员和开发者轻松复现和扩展R1模型。

MusicGen模型训练器，旨在简化MusicGen和Audiocraft模型的训练过程，提供用户友好的界面和强大的功能，帮助用户轻松进行音频模型的训练和评估。

TransferAttack是一个基于PyTorch的框架，旨在提升图像分类中的对抗性传递性，提供评估和攻击模型的功能，并对已有的传递性攻击进行分类和评估。

river-torch是一个基于PyTorch的Python库，专为在线深度学习而设计，支持实时数据的模型适应。它与River框架无缝集成，提供多种神经网络架构，并包含模型评估和性能监控工具。

Magi是一个基于JAX的强化学习库，支持多种算法并提供灵活的环境接口，易于扩展和自定义，集成了评估和可视化工具。

通过密集文本的嵌入重建完整文本，研究了文本嵌入的潜在能力和隐私措施的必要性。

世界上第一个真正意义（字面上）的AI科学家，旨在全自动开放式的科学发现，包括构思、编写代码、运行实验、总结结果、撰写论文和进行同行评审。

Multimodal-RAG-Survey是一个全面梳理多模态检索增强生成（Multimodal RAG）领域的GitHub项目，旨在解决多模态数据融合与生成中的检索难题。该项目为研究人员提供了丰富的资源和前沿进展，涵盖62篇相关论文，并持续更新。通过提供多种模态（如图像、文本、视频等）的热门数据集，深入分析多模态RAG的最新进展和应用领域，帮助研究人员更好地理解和应用多模态RAG技术。

Chinese-LangChain是一个专注于中文自然语言处理的项目，集成了小必应、Q.Talk和强聊等多种聊天功能，为用户提供友好的对话体验。该项目具有可扩展性，方便开发者添加新功能，适合构建自定义聊天机器人。

ChatGPT Plugin Store List 是一个开源项目，旨在为用户提供一个插件商店列表，与聊天机器人 ChatGPT 相关。通过这个项目，用户可以通过插件来扩展 ChatGPT 的功能。该项目很可能使用了机器学习技术来实现聊天机器人的功能。