1、Stanford Alpaca

简介：供应了用于演习斯坦福大学Alpaca模型的代码和文档，以及天生干系数据。
Alpaca模型是一种大型措辞模型，专注于供应更高效的文本天生和处理能力。
项目旨在促进措辞模型的研究与开拓。
地址：github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca2、llama.cpp简介：Facebook的大型措辞模型LLaMA的C/C++移植版。
项目的目标是在保持模型性能的同时，供应更高的运行效率和更好的系统兼容性。
对付须要在本地运行和集成LLaMA模型的开拓者而言，这个项目是一个宝贵的资源。
地址：github.com/ggerganov/llama.cpp3、gpt4all简介：gpt4all是一个开源项目，供应可以在任何地方运行的大型措辞模型谈天机器人。
它旨在使得支配和利用大型措辞模型变得大略，为开拓者社区供应了便利的接口和工具。
地址：github.com/nomic-ai/gpt4all4、vllm简介：vllm是一个针对大型措辞模型的高吞吐量和内存高效的推理和做事引擎，支持快速、便捷、廉价的LLM模型做事，旨在优化模型的支配和运行效率。
地址：github.com/vllm-project/vllm5、MiniGPT-4简介：项目供应了MiniGPT-4和MiniGPT-v2的开源代码，这些是缩小版的GPT-4模型，旨在供应类似功能但资源哀求更低的办理方案。
这使得在资源受限的环境中研究和开拓大型措辞模型变得可能。
地址：github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-46、LLaVA简介：LLaVA项目旨在构建具有GPT-4V级别能力的大型措辞和视觉助手。
该项目侧重于视觉指令微调，强化了模型处理视觉信息的能力。
地址：github.com/haotian-liu/LLaVA7、Awesome Multimodal Large Language Models简介：精彩的集锦列表项目，搜集了关于多模态大型措辞模型的最新论文和数据集，以及它们的评估方法。
这是一个资源丰富的仓库，为那些对大型多模态措辞模型研究和运用感兴趣的研究职员和开拓者供应了宝贵的信息。
地址：github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models8、JARVIS简介：由微软开拓的JARVIS是一个别系，用于将大型措辞模型与机器学习社区连接起来。
项目伴随着一篇论文，先容了如何利用大型措辞模型来提升机器学习任务的性能和效率，旨在探索人工智能的广义智能(AGI)并将最前沿的研究成果分享给全体社区。
地址：github.com/microsoft/JARVIS9、ChatPaper简介: 利用ChatGPT来加速科研流程的工具，可以对arXiv等科研论文库的论文进行全文总结，供应专业翻译、润色、审稿以及审稿回答的功能，旨在全流程加速科研职员对文献的处理和理解。
地址: github.com/kaixindelele/ChatPaper10、MLX简介: MLX是一个为苹果硅芯片设计的数组框架，专注于利用Apple Silicon的硬件特性，供应高性能的机器学习运算能力，旨在优化和加速机器学习任务在苹果硬件上的实行效率。
地址: github.com/ml-explore/mlx