吴恩达的课程，旨在引导学员完成LLM预训练流程，包括数据准备、模型架构配置、训练和评估。学员将学习如何使用HuggingFace获取训练数据，配置Transformer网络，运行训练并进行性能评估，同时探讨深度升级技术以降低计算成本。
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。
FewCLUE是一个专为中文自然语言处理设计的小样本学习测评基准，提供多种评测任务，支持各种模型和算法的评估，易于扩展和定制，旨在推动中文NLP研究的发展。
BitNet是微软发布的1-bit LLM变体研究，支持在CPU上快速无损地推理1.58位模型。该项目通过将每个参数表示为三进制数 {-1, 0, 1}，显著改善了时延、内存利用、吞吐量和能耗，能够在苹果M2等CPU上运行，适用于1.58位模型的无损推理。
LangSmith是一个旨在帮助开发者缩小原型与生产之间差距的平台，专为构建和迭代能够利用大型语言模型(LLMs)的产品而设计，既能发挥其强大能力，又能应对其复杂性。
LLM-Dojo是一个开源大模型学习场，提供简洁易读的代码框架，支持多种主流模型的训练和强化学习技术，旨在帮助AI爱好者和研究者进行深入的研究和开发。
JupyterLab-TensorBoard-Pro是一个TensorBoard插件，为JupyterLab提供了更完善的功能。它能将TensorBoard整合到JupyterLab中，使用户能够更方便地在JupyterLab中使用TensorBoard。这是一个开源项目，用户可以自由使用。该插件专为机器学习任务设计，可以在JupyterLab中方便地进行机器学习相关的操作和监控。
MIMIC-IT：多模态上下文指令调优，展示了一个包含 280 万个多模态指令-响应对的数据集，以及从图像和视频中派生的 220 万个独特指令。
LLMSurvey是一个提供LLaMA模型族进化图的项目，用户可以通过该工具查看不同版本模型的性能，比较多种模型参数，并获取相关的训练和评估数据。
DAIR-V2X是一个用于车辆与基础设施合作的3D物体检测的大规模数据集，旨在推动智能交通系统的发展，提供丰富的场景和多样的标签，以支持研究和应用。
这是一个非常初步的版本，旨在接近AnimateAnyone中显示的性能（在我们的测试下大约为 80%），提供开源实现和持续的优化与改进。
