一个轻量级自动微分框架，为希望深入理解深度学习底层原理的开发者设计，帮助用户从零掌握神经网络梯度计算、计算图构建及参数优化的底层逻辑。
minGPT是用PyTorch重新实现的GPT，旨在变得小巧、干净、可解释和具有教育意义，适合学习和研究。
eigenGPT是一个基于C++的高效实现，旨在提供简化的GPT2架构，易于理解和扩展，适合嵌入式系统和资源受限环境。
基于PyTorch的GPT-2模型训练器，优化效率和代码简化，实现现代技术如旋转嵌入，以更少的token达到相同验证损失。该项目专注于提升模型训练的效率，使得用户能够在多种深度学习任务中更便捷地使用GPT-2架构。
Auto-GPT-ZH是中文版AutoGPT，旨在提供一个中文环境下的自动化GPT应用，支持多种API扩展，用户可以自定义任务和目标，具有高效的文本生成和对话能力，界面友好，适合各种中文场景的应用。
Jax GPT是对Karpathy的nanoGPT的重写，基于Jax和Flax框架构建，旨在提供高效的文本生成能力，支持快速训练和推理，具有易于扩展和修改的架构，能够充分利用高性能的并行计算。
将Andrej Karpathy的nanoGPT移植到Apple MLX框架，允许在苹果设备上训练OpenAI的GPT-2模型或自定义的GPT风格模型。该项目利用Apple MLX框架的优势，优化性能，简化模型训练流程，便于开发者在Apple生态中进行AI模型的开发和训练。
NanoGPT是一个开源的轻量级语言模型训练工具，专为语言模型爱好者打造，适合在普通电脑上进行GPT架构的训练和实验。它通过精简架构、优化梯度计算和内存管理，使得在普通硬件上也能高效训练语言模型。
LLM Explorer 是一个为机器学习研究人员、开发者和人工智能爱好者设计的平台，帮助用户了解最新的自然语言处理技术，集成到项目中，并保持在人工智能进步的前沿。
从自动微分开始完全从头开始GPT-2训练，一个快速且功能完备的深度学习库，使用Python和NumPy编写
基于GPT-2模型的中文文本生成项目，旨在为中文自然语言处理提供强大的文本生成能力，支持预训练和fine-tuning，适用于多种场景，如创作、对话等。
SymbiotAI致力于帮助人类和AI模型协作，共同创造一个更美好的世界。用户只需注册一个账户，即可开始与AI模型进行合作。
H2O LLM Studio是一个用户友好的图形界面工具，允许用户轻松微调大型语言模型（LLM），无需编程技能。
Fine-tune Phi-2是一个用于对Phi-2模型进行微调的项目，包含使用QLoRA技术进行微调、创建合成对话数据集以及支持多个GPU并行训练的功能。该项目提供了详细的示例代码和文档，允许用户灵活配置训练参数，以便优化模型的表现。
Efficient Large LM Trainer 是一款专为大规模语言模型设计的高效训练工具，旨在通过优化的算法和资源管理，提升训练速度并减少内存占用，支持多种硬件设备，便于用户集成和使用。
minGPT-flax是一个基于Flax/JAX的基本变换器实现，旨在支持序列到序列建模，适合初学者和研究人员使用。
AutoGPT.js 是一个可以在浏览器中运行的 Auto-GPT 项目，支持多种自然语言处理任务，提供用户友好的界面和实时交互体验。用户可以自定义设置和参数，以满足特定需求。
llama-jax是LLaMA的JAX实现，旨在利用Google Cloud TPU进行训练，提供高效、灵活的模型训练解决方案。
