由AI2开发的开源LLM评估系统，用于对基础模型和指令微调模型进行全面评估。
miniLLMFlow是一个极简的LLM框架，仅用100行代码实现，旨在使大型语言模型能够进行自我编程。该框架提供了简洁易用的接口，并支持高效的模型训练和推理，适合研究和应用开发。
斯坦福开发的一种遵循指令的 LLaMA 模型，基于 Meta 的 LLaMA 7B 模型进行微调，性能接近 OpenAI 的 text-davinci-003，支持在单个 GPU 或 CPU 上运行。
LLMTuner 是一个专为大语言模型设计的指令调优工具，支持全量参数微调、LoRA 和 QLoRA，旨在提升模型的指令响应能力和优化微调过程。
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。
