LLMSurvey学习资源汇总 - 大型语言模型研究与应用入门指南
大型语言模型(Large Language Models, LLMs)作为人工智能领域的前沿技术,正在引领自然语言处理的新革命。本文将为您梳理LLMSurvey项目的相关学习资源,帮助您快速入门LLMs的研究与应用。
1. 项目概述
LLMSurvey是一个收集和整理大型语言模型相关论文和资源的开源项目。项目主页:https://github.com/RUCAIBox/LLMSurvey
该项目基于综述论文《A Survey of Large Language Models》,全面介绍了LLMs的背景、关键发现和主流技术。
2. 核心资源
2.1 综述论文
- 《A Survey of Large Language Models》
2.2 开源模型
- LLaMA: https://github.com/facebookresearch/llama
- BLOOM: https://huggingface.co/bigscience/bloom
- GPT-NeoX: https://github.com/EleutherAI/gpt-neox
- OPT: https://github.com/facebookresearch/metaseq/tree/main/projects/OPT
2.3 数据集
- The Pile: https://pile.eleuther.ai/
- C4: https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/c4
- ROOTS: https://arxiv.org/abs/2303.03915
2.4 评测基准
- GLUE: https://gluebenchmark.com/
- SuperGLUE: https://super.gluebenchmark.com/
- MMLU: https://github.com/hendrycks/test
3. 学习路线
- 阅读综述论文,了解LLMs的发展历程和关键技术
- 选择一个开源模型(如LLaMA),学习其架构和训练方法
- 使用HuggingFace Transformers等工具实践模型调用
- 尝试在特定任务上微调模型
- 关注最新论文,跟踪LLMs的前沿进展
4. 实践工具
- HuggingFace Transformers: https://huggingface.co/
- DeepSpeed: https://github.com/microsoft/DeepSpeed
- Megatron-LM: https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM
5. 社区资源
- Papers with Code: https://paperswithcode.com/
- AI研习社: https://www.yanxishe.com/
- 机器之心: https://www.jiqizhixin.com/
通过以上资源,您可以系统地学习LLMs的理论知识,并在实践中不断提升。LLMs的发展日新月异,保持持续学习和关注前沿进展至关重要。希望本文能为您的LLMs学习之旅提供有益指引!