大型语言模型对齐技术

旨在开发并开源大型语言模型的对齐技术，包括监督微调(SFT)、奖励模型(RM)、拒绝采样和人类反馈强化学习(RLHF)等。

Petals是一个开源工具，旨在通过团队协作运行大型语言模型。用户可以加载模型的一小部分，与其他人合作以提供模型的其他部分，从而实现推理或微调。

Boss Copilot是一个基于AI的应用，作为您的助手，帮助创建大型语言模型应用。它使用多个代理相互协作，处理各种任务。用户只需安装Chrome扩展并启用即可，激活后可以提示AI代理执行工作流程、任务和代码，同时可以与ChatGPT沟通，利用GPT4的强大功能来完成项目。

distilabel是一个用于构建和管理数据集的AI反馈框架，旨在通过使用大型语言模型（LLM）实现高效的标签对齐。该工具具有强大的可扩展性，适合处理大规模数据，并提供了用户友好的接口，方便用户进行数据标注和反馈收集。

VERSE-65B 是由深圳元象科技自主研发的支持多语言的大语言模型，参数规模为 650 亿，开源的底座模型。

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。

一个基于斯坦福的 Alpaca，并进行了中文优化的大语言模型项目，愿景是成为能够帮到每一个人的LLM Engine。