汇总人工反馈强化学习（RLHF）算法的资料库，旨在整理RLHF相关论文和博客，帮助理解如何通过人工反馈优化大型语言模型
《对齐手册》主题是如何使用不同技术来微调语言模型，以使其更符合人类和AI的偏好。
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。
IoT（Iteration of Thought）是一种通过内部对话机制，增强大型语言模型推理能力的技术。该项目致力于生成上下文特定的提示，并动态调整推理路径，从而提高模型响应的准确性和周到性。
面向生产的大语言模型构建指南配套代码，提供丰富的Jupyter笔记本，帮助开发者深入理解和实践LLM的应用开发。该项目旨在帮助开发者通过实际操作掌握大语言模型的构建与应用，通过示例代码和文档支持自学和项目开发。
PromptStacks是一个社区驱动的平台，用户可以分享和发现生成式AI的技巧、窍门和资源，旨在帮助用户在AI领域保持领先。提供免费审核的提示和全面的课程，用户可以参与讨论、分享提示并获得反馈。
ODRL是一个针对非动态强化学习的基准测试平台，旨在评估强化学习算法在不同环境下的表现。通过建立标准测试环境，研究人员可以有效地比较和分析不同的强化学习算法的性能。
