一个用纯C语言实现的项目，旨在训练GPT-2模型，代码量仅为1000行，具有高效的内存管理和性能优化，方便扩展和修改。
这是国内第一个真正的开源、可下载、可运行的 LLaMA2 模型，提供中文版 Llama2模型及中英文 SFT 数据集，兼容适配所有针对原版 llama-2-chat 模型的优化。
在本地计算机上微调 LLAMA-v2（或任何其他 LLM）的最简单方法，提供用户友好的界面和高效的训练过程，支持多种语言模型，方便用户上传数据并进行微调。
一个完整的管道，用于在消费级硬件上使用LoRA和RLHF微调Vicuna LLM。该项目实现了基于Vicuna架构的RLHF（强化学习与人类反馈），基本上是ChatGPT的变种，但使用Vicuna。
Wordware是一个基于网络的集成开发环境，专为大型语言模型（LLM）协调而设计，帮助跨职能团队构建AI应用。它作为LLM的后端，类似于一种新的编程语言，基于英语，同时融合了循环、逻辑和函数调用等概念。
BrowserAI 是一种在浏览器中运行本地AI模型的工具，无需依赖服务器，既保护用户隐私，又实现快速推理。
LLaVA-LLaMA-3是基于Llama-3-8b大型语言模型(LLM)的LLaVA-v1.5复现项目，旨在提供预训练模型及相关的训练和演示脚本，方便研究人员和开发者进行自然语言处理任务的探索与应用。
专为大型语言模型（LLM）训练优化的类，集成了多种高效训练技术，旨在提升训练效率和内存使用效率。
