#提示优化

LMOps项目专注于使用基础模型构建AI产品，尤其是在长语言模型和生成AI模型领域的研究。项目涵盖自动提示优化、结构化提示、对齐、加速推理和定制化等技术。最新成果包括提示优化、上下文示例选择、指令调优和零样本评估，旨在提升模型性能和应用广泛性。项目正在招聘各级别研究人员，共同推进AI技术的发展。

本项目收录了大型语言模型(LLM)提示词优化领域的前沿研究论文。内容涵盖LLM优化、微调、编程、人类反馈、集成学习、强化学习、无梯度方法、上下文学习和贝叶斯优化等多个研究方向。项目旨在为研究人员提供全面的LLM提示词优化资源,助力推动该领域发展。

PromptPanda为团队提供AI提示词管理解决方案。该系统设有中央存储库，便于组织、标记和共享提示词。支持提示词测试和比较功能，有助于优化AI输出。平台收录市场验证的提示词，供用户探索和定制，确保高质量输出和一致性。PromptPanda简化工作流程，实现AI提示词资源的高效管理。

endoftext提供智能建议、自动重写和测试用例生成功能，帮助用户提高AI提示质量和效率。支持多种主流AI模型，适用于自定义GPT和LangChain应用开发。该工具可快速识别并修复提示问题，适合各级用户使用，有效提升AI相关工作效率。

PrompTune是一款提示优化工具，利用智能技术分析和改进用户输入。它能快速提升提示质量，适用于多种沟通场景。这个工具旨在帮助用户掌握提示工程技巧，满足现代高效沟通的需求。

TIPO项目通过大型语言模型进行文本预采样，以优化文本到图像(T2I)系统的提示生成。这种创新框架能够精炼和扩展用户输入的提示，帮助生成优质图像。使用LLAMA架构的TIPO 200M和500M模型在多种数据集上进行训练，以提升生成质量。项目适配稳定扩散界面，经过多项生成任务的测试，表现卓越，为更多用户提供便捷的高品质图像生成体验。