Prompt Engineering Toolkit开源项目 – 优化大型语言模型提示的工具

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。

"BlogSmith"是一款革命性的内容创作工具，结合了人工智能（AI）的强大功能和内容管理系统（CMS）的多功能性。

Good AI是一个利用人工智能快速生成高质量论文的在线平台，用户只需提供标题、字数和可选的语气和类型参数，系统便能在几秒钟内生成完整的论文，并附带参考文献。

Pirate Diffusion是一个利用机器学习将文本与美学相匹配的工具，提供简单易用的“brew”模式。它不需要GPU，支持在任何手机或PC上运行，允许用户私密创作或加入团队，并且所有生成内容均为免版权使用。该项目依托Graydient AI的计算云，拥有丰富的命令和超过30个AI模型，用户只需输入几句话即可切换。

AIAnalyzer.io是一个创新平台，帮助用户实时比较和分析ChatGPT、Claude、Gemini和Copilot等顶尖AI模型的输出，利用比较AI的力量，获得无与伦比的洞察，优化工作流程，做出数据驱动的决策，推动业务发展，开启生产力和创新的新纪元。

该项目研究揭示了o1类大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中存在的‘欠思考’现象，即模型倾向于频繁切换不同推理思路而未能深入探索有前景的路径。研究通过三个挑战性测试集（MATH500、GPQA Diamond和AIME）和两个代表性开源o1类模型（QwQ-32B-Preview和DeepSeek-R1-671B）的实验，系统分析了这一问题。研究发现错误回答比正确回答使用更多令牌且思路切换频率更高，超过70%的错误回答包含至少一个正确思路。为量化欠思考，研究引入了ξ_UT指标，并提出‘思路切换惩罚（TIP）’解码策略，通过阻止过早的思路转换来提升模型在挑战性数据集上的准确率。实验结果显示TIP策略显著提高了模型性能，且无需微调模型。

Q-Filters 是一种无需训练的 KV 缓存压缩方法，适用于大型语言模型。它利用查询和键向量的几何特性，通过上下文无关的简单投影高效压缩 KV 缓存，无需额外训练。该方法与 FlashAttention 兼容，在长上下文任务中表现出色，实验显示在高压缩比下仍能保持良好性能，例如在针挑草堆任务中达到 99% 准确率（压缩比 32 倍），并在文本生成中比 Streaming-LLM 减少高达 65% 的生成困惑度下降。

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。

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。

WaveCoder是一个广泛且多才的项目，专注于增强指令调优和精炼数据生成，采用经过精心调优的代码语言模型和生成器-判别器框架，从开源代码中生成高质量、非重复的指令数据，显著提升大型语言模型在与代码相关任务中的表现和泛化能力。

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。

Polish-Your-Prompt是一个帮助用户精通提示工程的工具，旨在创建可以长期重复使用的提示，从而提高工作效率和创意表达。

ULLME是一个统一的框架，旨在通过生成增强学习优化大型语言模型的嵌入，支持双向注意力机制以及多种微调策略，帮助提升模型的性能和效果。

Predibase RFT 是由 Predibase 开发的强化微调平台，专注于通过强化学习优化大型语言模型（LLMs）。与传统监督式微调不同，RFT 不需要大量标注数据，而是通过奖励函数和自定义函数实现持续的强化学习。用户可以通过浏览器设置微调目标并上传数据，简化大型模型微调流程。平台支持课程学习、多 LoRA 框架和流式微批处理技术，提升训练和推理效率。此外，RFT 提供高性能无服务器部署解决方案，方便用户快速将训练好的模型部署到生产环境中。

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。

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

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。

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。

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。

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。