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。
Deita旨在为大型语言模型(LLM)的指令微调提供自动数据选择工具和高质量的对齐数据集，Deita模型能通过比其他SOTA LLM少10倍的指令微调数据进行训练，达到与它们相媲美的性能。
liteLLM是一个开源库，旨在简化LLM（大语言模型）的完成和嵌入调用。它提供了一个方便易用的接口，使得调用不同的LLM模型变得更加简单。用户只需导入'litellm'库并设置必要的环境变量（如OPENAI_API_KEY和COHERE_API_KEY），即可创建Python函数并使用liteLLM进行LLM完成调用。此外，liteLLM还提供了一个演示平台，用户可以在其中编写Python代码并查看输出，从而比较不同的LLM模型。
PyLLMCore是一个提供与大型语言模型轻量级接口的Python库，旨在简化与LLM的交互，使开发者能够轻松集成和使用各种语言模型。
本项目对大型语言模型中的上下文长度扩展进行了详细调研，讨论了现有策略、评估复杂性及研究者面临的挑战。
1000gpt是一个平台，提供由个人创作的各种定制GPT模型。用户可以根据自己的需求找到合适的语言模型，充分释放人工智能的潜力。
Vercel AI Playground是一个免费的AI Playground，允许用户对比测试多种AI模型，并比较和调整AI语言模型。它提供一个用户友好的界面，支持多种AI提供商，用户可以实时调整和比较不同模型的输出。
CSGHub是一个开源的、可信的大模型资产管理平台，旨在帮助用户管理与大型语言模型及其应用（如数据集、模型文件、代码等）生命周期相关的资产。
mm-cot是亚马逊开源的多模态链式思维（Multi-modal Chain of Thought）模型，旨在提升大语言模型在复杂任务中的表现。它支持多模态输入，包括文本和图像，并通过链式思维增强推理能力，特别针对复杂任务进行了优化的架构设计，方便研究人员和开发者进行二次开发。
shell-ask是一个终端工具，允许用户直接询问语言模型，支持多种语言模型，旨在快速获取问题答案，从而简化命令行交互过程。
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。
LlamaIndex（原名GPT Index）是一个开源工具，专注于将大型语言模型（LLMs）与外部数据源集成，帮助开发者构建更强大的问答系统和知识库应用。它提供了一种结构化的方式来管理LLM的数据，支持多种数据源和索引策略，旨在提升LLM应用的开发效率和数据检索性能。
LLM Pricing是一个聚合和比较各种大型语言模型（LLMs）定价信息的网站，旨在帮助用户找到适合其项目的最佳LLM定价。用户可以访问网站并导航到定价比较页面，选择感兴趣的LLM并并排比较其定价信息。
这篇论文对大语言模型的微调，从技术、研究、最佳实践、应用研究挑战和机遇等方面进行了详尽的回顾。
本项目收录了关于大型语言模型（LLM）作为优化器的关键论文，并提供了自动优化相关文献的全面列表，专注于如何优化提示以提高LLM的性能，涵盖了最新的研究进展和技术。
