Arcee 的 MergeKit：用于合并大型语言模型的工具包 |

是一个对比学习工具包，使研究人员和工程师能够有效地训练和评估对比模型。

是一个对比学习工具包，使研究人员和工程师能够有效地训练和评估对比模型。特征：建立在Flash Attention之上，可实现快速高效的训练支持在多个 GPU 上进行训练 GradCache支持在受限内存环境中进行大批量训练 Huggingface 支持轻松加载常见模型（Pythia/GPTNeoX、BERT 等）掩码语言建模 (MLM) 预训练

Scapy：用于 Python 的低级数据包黑客工具包

Scapy：用于 Python 的低级数据包黑客工具包 Scapy是一个用于低级网络编程的 Python 模块和交互式程序，它试图在不抽象技术细节的情况下使其更容易。该项目在网络安全领域相当突出，用于漏洞开发、数据泄露、网络侦察、入侵检测和分析捕获的流量等。Scapy 与数据可视化和报告生成工具集成，用于向漏洞赏金计划或在与客户或管理层的会议期间展示您的研究结果。Scapy 的基本思想是提出一种基于 Python 的领域特定语言，以便轻松快速地进行有线格式管理。 Scapy 可以通过 PIP 安装，在某些情况下可以通过操作系统包管理器安装（但请确保通过例如 APT 检查可用的版本是否过时）。 | #工具

: 用于在大型语言模型(LLM)中实现水印的研究和应用的工具包

用于评估大型语言模型(LLM) Agent在多步多模态任务中的工具使能力的基准数据集，包含超过 4000 个多步多模态任务，这些

用于评估大型语言模型(LLM) Agent在多步多模态任务中的工具使能力的基准数据集，包含超过 4000 个多步多模态任务，这些任务涉及 33 种工具，包括 13 种多模态模型、9 个公共 API 和 11 个图像处理模块 | #数据集

Google的教学视频《》，介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整

Google的教学视频《》，介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整以及Google的Gen AI开发工具。大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练，可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后，可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制，以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。大型语言模型的三个主要特征是：大型、通用性和预训练微调。"大型"既指训练数据集的巨大规模，也指参数的数量。"通用性"意味着这些模型足够解决常见问题。"预训练和微调"是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练，然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。使用大型语言模型的好处包括：一种模型可用于不同的任务；微调大型语言模型需要的领域训练数据较少；随着数据和参数的增加，大型语言模型的性能也在持续增长。此外，视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同，以及预训练模型的LLM开发与传统的ML开发的区别。在自然语言处理中，提示设计和提示工程是两个密切相关的概念，这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型：通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。

Shufflecake - 是一个用于在磁盘上创建隐藏的加密分区的工具包。