GS-LoRA项目致力于为预训练视觉模型提供持续学习的能力，减少灾难性遗忘的问题，从而在新任务上有效微调模型，提高模型在顺序学习任务中的表现。
专注于训练和微调中等大小 GPT 模型的最简仓库，是 karpathy/nanoGPT 的一个分支，并提供了最大更新参数化（muP）的最小实现，旨在简化用户的使用体验和模型的优化过程。
一个中文低资源的llama+lora方案，基于LLaMA与instruction数据构建的中文羊驼模型，旨在帮助用户快速引入自己的数据并训练出属于自己的小羊驼（Vicuna）。
Awesome LLM Apps 是一个精心策划的集合，展示了基于大语言模型（LLM）的应用程序，涵盖了客服、法律、健康、旅游、数据分析等多个领域。这些应用程序利用了检索增强生成（RAG）和人工智能代理技术，结合了来自OpenAI、Anthropic、Gemini及开源模型（如LLaMA）的LLM，支持本地部署和运行。项目文档详尽，便于学习和理解，鼓励开源生态系统的进一步发展和贡献。
Diffusers是HuggingFace官方推出的生成模型工具包，集成了Stable Diffusion 3、DALL-E 3等前沿模型，支持文生图、图生图、视频生成等全流程。该库支持多种新功能和pipeline，包括UniDiffuser、DiffEdit、IF DreamBooth和A1111 LoRA等，适用于数字内容创作、工业设计原型生成和教育可视化内容制作等领域。
YaRN是一个高效的上下文窗口扩展工具，旨在提高大型语言模型的上下文处理能力。
self-adaptive-llms 是一个自适应框架，可以使大型语言模型实时适应未见过的任务，像是为模型装上“智能调节器”，从而在面对新任务时迅速调整，更好地完成任务。
SPARC是一种用于从图像-文本对中预训练更精细的多模态表示的方法，通过在描述中的每个token上学习图像块的分组来实现。
