Auto-GPT

Auto-GPT 是一个实验性的开源项目，基于 GPT-4。你给出 Auto-GPT 一个的任务，它不会立即输出答案，而会先自己通过多轮对话来琢磨、验证、决策，从而自己找出一条达成目标的路，整个过程完全不需要人类插手！

作为 GPT-4 完全自主运行的示例开源项目，Auto-GPT 正在“突破” AI 的界限，这意味着 AI 正逐渐向更加自主化和智能化的方向发展。

开源地址：https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT

GPT 3.5 平替开源项目Alpaca

Alpaca 是由 Meta 的 LLaMA 7B 微调而来的全新模型，仅用了 52k 数据，低成本训练，性能约等于 GPT-3.5，是一个不错的 GPT 3.5 平替开源项目，目前该开源项目已经获得了 22k 的 Star。

开源项目：https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca

复旦大模型 MOSS！

国内首个对话式大语言模型开源了！复旦大学发布的大模型 MOSS 正式开源，相关代码、数据、模型参数已在 Github 平台开放，供科研人员下载。

开源项目：https://github.com/OpenLMLab/MOSS

国人开源的免费教程

该项目目前获得了近 4k 的 Star，包括 ChatGPT 教程和Midjourney 教程两部分，通过一些案例和技巧，教你深入的使用 ChatGPT 和 Midjourney 。

即使是小白，看完教程后，也能够快速上手！

开源地址：https://github.com/thinkingjimmy/Learning-Prompt

大模型论文、开源项目整理

这个开源项目整理了大模型领域的论文、工具、教程、视频、相关开源项目等等。

开源地址：https://github.com/promptslab/Awesome-Prompt-Engineering

提示工程指南中文版

源自于 Prompt 工程师指南英文版， AIGC 国内爱好者翻译成了中文。

开源地址：https://github.com/wangxuqi/Prompt-Engineering-Guide-Chinese

通义千问

基于 ModelScope 以及 Hugging Face均开源的 Qwen-7B 系列模型，这是是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型。

Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。

开源地址：https://github.com/QwenLM/Qwen-7B

中文对话式大语言模型

Firefly(流萤) 是一个开源的中文大语言模型项目，在 Open LLM 排行榜排名第 10。该开源项目提供了 6 个版本的开源项目进行下载，还提供了 5 个数据集。

开源地址：https://github.com/yangjianxin1/Firefly

模拟人类行为的小镇

这是一篇论文的源码，论文讨论内容很有意思。在一个小镇住着 25 个小人，每天一个小人都是基于 GPT，他们能在这个小镇自由活动、交流。

给这个 25 人设置了一种行为模式，既感知、记忆、检索、反思、计划、行动等等，由于是基于 GPT，这个 25 个小人可以按照这种设置的行为模式自由。成长

通过这种方式，来观察这个小镇中的人会不会出现很有意思的行为，在这个小镇中最终出现了三种社会行为：信息传播、关系记忆、协作。

开源地址：https://github.com/joonspk-research/generative_agents

集成了主流模型的 APP

一款集成了主流大语言模型以及绘图模型的 APP， 采用 Flutter 开发，代码完全开源，支持以下功能：文生图、图生图、超分辨率、黑白图片上色，集成了 Stable Diffusion 模型

支持 GPT-3.5/4 问答聊天、接入了通义千问，文心一言、讯飞星火等大模型

客户端：https://github.com/mylxsw/aidea
服务端：https://github.com/mylxsw/aidea-server

ChatGLM3

ChatGLM3 是由智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B是其中的开源模型，带有多种新特性：

1) ChatGLM3-6B-Base在训练数据、训练步数和训练策略上进行了改进，在不同数据集上表现强劲。

2) 引入了Prompt格式，支持工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景。

3) 除了对话模型，还开源了基础模型和长文本对话模型，允许学术研究并允许免费商业使用。

提供了多种模型及评测结果，示例了模型调用的方式和低成本部署方式，包括模型量化、CPU部署、Mac部署、多卡部署等。

开源地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM3

将 AI 大模型带入你的桌面-Jan

Jan 是近一个月开源的项目，目前已经获得了近 6K 的 Star，号称 ChatGPT 的开源替代品，可在你的计算机上离线且私密的运行大模型。

目前在 Windows、Mac、Linux 上提供了客户端可以下载。从 PC 到 GPU，Jan 可以在任何硬件上进行运行。比如英伟达 GPU、Apple M系列芯片、Inter。

开源地址：https://github.com/janhq/jan

对话

基于该开源项目，你可以创建多个对话，每一个对话基于的大模型、最大的 Tokens 可以自行配置。

下载大模型

Jan 有一个 Hub 模块，里面提供了 20 个大模型可以下载，在这里你可以选择你的客户端想要使用的大模型。

除了 Llama 此类开源大模型，也支持接入 Open AI GPT 3.5、4的接口。

小羊驼

TinyLlama 一个拥有 11 亿参数的 Llama 模型，采用了与 Llama 2 完全相同的架构和分词器，可以在许多基于 Llama 的开源项目中即插即用。

此外，TinyLlama 只有1.1B的参数，体积小巧，适用于需要限制计算和内存占用的多种应用。该开源项目的代码可以给初学者做一个入门预训练的简洁参考。

开源地址：https://github.com/jzhang38/TinyLlama

Yi 大模型

Yi 是零一万物（李开复带队孵化的 AI 公司）从零开始训练的大型语言模型。这些模型是双语（英语/中文）基础模型，参数规模分别为 6B 和 34B。

它们都是使用 4K 序列长度进行训练的，且在推理时可以扩展到32K。Yi 系列模型在语言理解、常识推理、阅读理解等方面表现出了强大的能力。

Yi 系列模型在 2023 年 12 月的 AlpacaEval 排行榜上排名第二（仅次于 GPT-4），超过了其他大型语言模型（如 LLaMA2-chat-70B、Claude 2 和 ChatGPT）。

对于中文语言能力，Yi 系列模型在 2023 年 10 月的 SuperCLUE 排行榜上排名第二（仅次于 GPT-4），超过了其他大型语言模型（如百度的 ERNIE、Qwen 和百川）。

此外，Yi 系列模型完全开放供学术研究和免费商业使用，帮助开发者快速构建自己的“ChatGPT”助手

开源地址：https://github.com/01-ai/Yi