glideprompt 是一个能够编写系统提示并在流行语言模型（如 Llama、Mistral、OpenAI、Claude、Gemini）上测试的工具，帮助用户更好地决定哪个语言模型最适合他们的任务。用户只需输入任务，即可获得针对语言模型的系统级提示。该工具比较不同语言模型的性能，以辅助用户为特定任务选择最佳模型。
LLM Zoo收集了各种开源和闭源语言模型的信息，包括发行时间、模型大小、支持的语言、领域、训练数据以及相关资源链接。旨在为自然语言处理(NLP)领域的研究人员提供参考，以帮助其选择适合其需求的模型。
该项目研究了prompt在不同下游任务和不同类型、规模的预训练语言模型之间的迁移性，探索其在零样本设定下的有效性、对其他模型的适用性以及对训练速度的提升，并分析了影响迁移性的因素。
openlogprobs是一个Python API，旨在通过语言模型API提取完整的下一token概率。它通过使用logit偏置来逆向工程标记的对数概率，支持topk搜索和精确解算法，从而有效提取语言模型API的完整概率向量。
LLMDrift是一个项目，旨在研究大型语言模型（如GPT-3.5和GPT-4）的性能漂移，特别关注其性能可能随时间下降的趋势及其影响。
Prompt Refine是一个旨在帮助用户进行提示实验以提高语言模型性能的工具，提供用户友好的界面，方便运行和分析实验。
该工具允许用户简单描述目标，自动生成量身定制的提示，以最大化AI应用的效果，支持多个热门AI工具，使用便捷，提升用户体验。
Cognitiev PRO是一个多模态的AI聊天机器人，致力于在保护用户隐私的前提下，革新用户与技术的互动方式。该项目基于先进的GPT-4技术，提供定制的聊天模式，包括书籍/电影解说、故事/剧本写作、艺术/代码分析、代码改进等多种功能。
由微软开发的工具，旨在简化创建、管理、调试和评估大型语言模型（LLM）提示（prompts）的过程，提高开发者的工作效率和生产力。
FLASK是一个专注于基于技能集的细粒度评估工具，能够对大语言模型（LLM）进行全面分析和比较。它提供了评估模型在不同能力上的表现，并与最先进的开源LLM进行对比，帮助用户了解模型的优势和不足。
