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。
JAXSeq建立在Huggingface的Transformers库之上，可用JAX训练非常大的语言模型，目前支持GPT2，GPTJ，T5和OPT模型。它结合了JAX的高效计算能力与Huggingface的丰富模型资源，提供了一个灵活且高效的训练平台，适用于不同规模和类型的语言模型的训练与微调。
Supervised是一个平台，允许用户使用OpenAI的GPT引擎构建监督型大语言模型（LLMs）。它提供用户友好的界面，支持使用自定义数据来微调AI模型。用户还可以通过Supervised API部署、变现和集成他们的模型。
该项目是一个基于Colab的Gradio网页界面，旨在便捷地运行和使用多个已训练好的大语言模型，支持用户直接输入文本并进行生成，同时也允许使用自定义模型进行文本生成，适用于自然语言处理和文本生成等多个领域的研究和应用。
WhisperPlus 是一款先进的语音转文本处理工具，致力于提供高准确率的语音识别，支持多种语言，并具备实时转录功能。它能够处理不同音质的音频，并提供用户友好的API接口，方便开发者进行集成和使用。
该项目旨在展示如何在中文环境中使用Transformers库进行自然语言处理(NLP)任务，提供了丰富的示例和详细的文档，以帮助用户理解和应用相关技术。
Passarel是一个AI驱动的平台，通过使用特定领域的数据创建定制语言模型，帮助新员工快速入职。它提供了一个入职助手，整合现有文档和知识库，使新员工能够便捷地获取信息。
nanotron是一个开源工具，旨在简化大型语言模型的训练过程，提供了一种高效的3D并行训练方法，从而更好地利用计算资源。
