EasyContext 是一个用于内存优化和训练配方的项目，旨在将语言模型的上下文长度扩展到100万令牌，同时对硬件要求最小化。该项目提供了多种方法来提升模型性能，并兼容现有技术的实现，帮助开发者在资源有限的情况下有效地进行模型训练。
LongRoPE项目旨在将大型语言模型的上下文窗口扩展至超过200万Tokens，显著提升长文本处理能力，同时保持原始短上下文窗口的性能。它通过引入有效的搜索识别和位置插值，以及采用渐进扩展策略，在256k训练长度内仅需1k微调步骤，从而实现高效的模型训练与优化。
中文Guanaco(原驼)大语言模型，支持QLora量化训练，可在本地CPU/GPU上高效部署，旨在优化大语言模型的效率，适用于低资源环境的训练和应用。
《动手学大模型》是一本开源书籍，共12章节，涵盖从基础到高级的大语言模型内容，包括语言模型介绍、文本分类、提示词工程、语义搜索、微调模型、多模态模型等。书中包含大量代码示例，可直接在Colab运行，帮助读者更好地理解和应用大语言模型。此外，书中还提供了丰富的实践代码，旨在帮助读者掌握大型语言模型的使用和应用，适合初学者和有经验的开发者。
SpeechT5是一个统一的多模态编码器-解码器预训练模型，专门用于口语处理任务，旨在通过有效的预训练提升语音识别和自然语言处理的性能。
PAIR是一款利用机器学习技术开发的AI驱动的编码辅助REPL工具。它将GPT-4与开发人员配对，通过交互式编程对话提高编程效率和准确性。PAIR是开源项目，为开发人员提供更高效、更智能的编程工具。
Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术，主要用于处理大模型微调的问题，能够降低微调过程中的计算开销和内存需求。通过冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层，LoRA 实现了在减少训练参数数量的同时，保持微调质量与全模型微调相当，并显著提高微调速度。
Self-Instruct是一个对齐自生成指令的项目，旨在提升语言模型的适应性，支持多样化任务的处理，适合自适应聊天机器人和自然语言处理任务。
一个高效的深度学习训练框架，旨在简化模型训练和优化过程，提供了多种预训练模型和工具，适用于计算机视觉任务。
支持ONNX模型量化的开源Python库，提供流行的模型压缩技术，如SmoothQuant和权重量化，适用于Intel硬件和流行的大型语言模型（LLM）。
