这是一个讽刺性网站，旨在帮助他人学习如何使用基于LLM的搜索。用户只需输入问题，点击按钮，即可生成一个可分享的链接，并返回定制的搜索结果。
这是一本关于在自然语言处理任务中使用大型语言模型(LLMs)的全面指南，提供有关模型、数据和下游任务的深入见解。
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。
SQLGPT是一个由ChatGPT驱动的强大工具，旨在简化SQL查询和数据库管理。用户可以轻松导入数据库模式，并使用AI技术生成自定义查询。其用户友好的界面使得查询过程高效无缝。
提供一个方便的基于LLM的问答系统，可与多个本地文档集合进行交互，通过自然语言处理实现高效的信息检索和文档查询。
本次报告更新了近年来超过100亿参数的时间轴，把时间轴从原来的和更新到了和。并进一步提供了26个有用的LLM提示技巧和如何解决多种常见任务的具体示例。
一个Python库，可轻松跟踪和可视化LLM的提示和输出。用户可以识别有效的策略，高效解决问题，并确保可重复的工作流程。
实用指南，教你如何驾驭大型语言模型（LLM）的陷阱，通过Python示例和开源解决方案，让你深入了解LLM的限制和实施中的挑战
该项目提供了一个关于LLM应用开发的电子书，涵盖了理论学习及实践代码，帮助理解和整合信息处理系统。
ChatLLM 是一个基础知识库，旨在帮助用户轻松使用大型语言模型（LLM）。它提供生产级的API，支持前后端分离，并兼容多种LLM模型，如文心一言和讯飞星火。该项目易于集成和扩展，具有友好的用户界面，方便开发者和用户使用。
能力密度是研究团队提出的评估不同规模 LLM 的训练质量的新指标，定义为模型的有效参数量与实际参数量的比值。该指标提供了统一的度量框架，通过引入参考模型的概念，建立参数量与性能之间的映射关系，显著降低同等性能的推理成本，并指示模型存在高性价比的有效使用期。
nat.dev是一个开源的LLM（语言模型）测试平台，提供用户友好的界面，方便用户实验不同的LLM模型并分析其性能。用户可以创建账户，选择不同的模型进行测试，输入文本提示，生成响应，并评估生成的输出。该平台还允许用户自定义模型参数，适合高级用户进行微调。
对当今大型语言模型 (LLM) 背后细节的低代码介绍，通过完全在 Excel 中实现的真实LLM了解 AI 的工作原理。
这是一个集合了多种自然语言处理主题的调研资料平台，提供丰富的研究资料和资源链接，支持多种语言的研究，且定期更新以保持最新的研究动态。
EasyEdit 是一个用于编辑大型语言模型的 Python 框架，支持多种模型如 GPT-J、Llama、GPT-NEO、GPT2、T5 等。其目标是在特定领域或知识上高效地修改语言模型的行为，而不会对其他输入的性能产生负面影响。该框架易于使用且易于扩展，适合用于研究和开发语言模型。
一个公共知识库，涵盖所有由大型语言模型（LLM）驱动的数据工程概念，帮助你理解并应用LLM技术于数据工程领域。该项目提供全面的文档、示例和社区支持，旨在促进知识共享与实践应用。
完全开源的、基于LlamaIndex、Pgvector、React和Django的海量文档分析平台，能够有效处理和分析大量文档，提供高效的查询和数据提取功能。
AIxplora是一个开源工具，利用AI和LLM技术，允许用户查询各种文件，无论其长度或格式如何。用户可以通过自然语言与文件进行交互，提高文件管理和信息获取的效率。
