llm-action学习资料汇总 - 探索大型语言模型的训练与应用
大型语言模型(LLM)正在revolutionize人工智能领域,掌握LLM相关技术已成为AI从业者的必备技能。本文为大家整理了llm-action项目的学习资料,涵盖了LLM训练、推理、压缩等多个方面,旨在帮助读者系统地学习和应用大模型技术。
LLM训练
训练实战
llm-action项目提供了从6B到65B不同规模模型的训练教程,包括全量微调、高效微调(LoRA、QLoRA、P-Tuning v2)以及RLHF等多种方法。具体包括:
这些教程不仅提供了详细的步骤说明,还附有配套代码,方便读者实践。
微调技术原理
除了实战教程,llm-action还深入剖析了各种参数高效微调技术的原理,包括:
这一系列文章可以帮助读者全面了解LLM微调技术的发展脉络。
LLM推理
在推理方面,llm-action重点介绍了几个主流的推理加速框架:
同时还讲解了KV Cache、Continuous batching等推理优化技术。
LLM压缩
为了降低模型部署成本,llm-action详细介绍了模型压缩相关技术:
这些资料可以帮助读者了解LLM压缩的前沿进展。
更多资源
除了上述核心内容,llm-action还包含了:
等多个方面的学习资料。读者可以根据需要选择性学习。
llm-action项目正在持续更新中,感兴趣的读者可以关注GitHub仓库获取最新进展。希望本文整理的资料能够帮助大家更好地学习和应用大模型技术,共同推动AI技术的发展与创新。
