Llama-2

这项新工作引入了注释链（CoN），以提高检索增强语言模型在面对嘈杂、不相关的文档和处理未知场景时的鲁棒性和可靠性。

FastChat是一个基于Llama-2构建的对话生成项目，支持32k的上下文长度，旨在提供高效的对话生成能力，适用于多种应用场景。它是一个开源项目，易于自定义和扩展，适合开发聊天机器人和进行自然语言处理任务。

langchain-ChatGLM是一个用于处理自然语言处理任务的项目，允许通过语义匹配和上下文管理来优化对话系统的表现。该项目支持将原文划分为单句进行处理，基于提问语义进行单句匹配，同时具备上下文管理功能，结合单句前后文本进行分析，并可通过chunk_size限制上下文长度。

GPT-3 是一个具有 1750 亿参数的强大语言模型，展示了更大的模型在多种实际任务中表现更好的现象。它在自然语言处理领域具有显著的优势，能够理解和生成多种形式的文本。

由TII（Technology Innovation Institute）构建的一个40B参数的因果解码器模型，训练在精选语料库增强的1000B tokens的RefinedWeb上。

Emotivoice是一个支持情感提示控制的中英双语语音合成TTS引擎，提供多达2000种语音选项，旨在通过情感分析与合成技术提升语音交互体验。

NLP-Knowledge-Graph项目致力于将自然语言处理、知识图谱和对话系统三大技术进行深度研究与应用。该项目不仅支持构建和优化对话系统，还提供多种数据处理与分析工具，具备强大的可扩展性，允许用户自定义模块，并支持多语言处理，满足不同领域的需求。

NeuroGPT 是一个提供免费 API 服务的平台，用户可以方便地访问 GPT-3.5、GPT-4 及其他语言模型。它支持多种自然语言处理任务，并且具有高性能和低延迟的响应时间，适合开发者和企业使用。

ChatGLM-6B是清华大学开发的一个开源双语对话语言模型，基于General Language Model (GLM)架构，具有62亿参数。它支持中英双语对话，并具备图像理解的多模态功能。模型经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术，旨在提供高质量的对话生成和自然语言处理能力。结合模型量化技术，可在消费级显卡上本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存），并针对中文问答和对话进行了优化。

ERNIE是百度开发的自然语言处理框架，旨在通过持续学习和预训练技术提升语言理解与生成能力。它支持多种自然语言处理任务，包括文本分类、问答系统、文本生成等，并在多种任务中实现了最先进的性能。ERNIE基于Transformer架构，具备高效的模型优化和训练策略，支持多语言处理，适用于中文及其他语言的自然语言处理任务。

开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，拥有更强大的性能、更长的上下文、更高效的推理和更开放的协议。

为多种大型语言模型（如GPT-4、Claude、Llama3等）设计的高级代码和文本操作提示库，旨在提升多种任务的处理效率，提供灵活且强大的功能，方便开发者和研究者使用。

Awan LLM是一个云服务提供商，专注于大语言模型的推理，致力于提供高性价比和可靠性。与其他按token计费的服务不同，Awan LLM采取按月计费的方式，有效控制了用户的使用成本。通过在战略城市部署数据中心，Awan LLM能够为客户提供稳定且高效的服务。

Yi是一个专为高效语言模型设计的开源框架，支持从零开始训练的大型语言模型。它包含两款双语模型Yi-6B及Yi-34B，均自研训练，参数规模分别为6B和34B。Yi通过优化算法与资源管理，提供从实验到部署的完整流程，支持多种语言的文本生成、对话系统和问答任务。

Superpowered AI 是一款端到端的知识检索解决方案，旨在简化构建生产就绪的 LLM 应用程序，同时提供对外部知识的访问。该平台提供知识库即服务，赋予用户强大的人工智能能力。

Diarupt允许您在产品中构建基于视频的实时AI交互，使用人性化的头像和真实的声音，能够进行长时间的对话，通过易于使用的API和SDK进行暴露。

收录各种各样的指令数据集，用于训练 ChatLLM 模型，支持多种自然语言处理任务。

Gentopia是一个轻量可扩展的LLM驱动智能Agent和ALM研究框架，提供了构建、测试和评估智能Agent所需的基本组件，旨在简化智能Agent的开发与管理流程。