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大型语言模型的原理与实践应用全面解析

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

llm-course - 大型语言模型的基础知识、科学研究与工程实践
GithubLLM课程Python大型语言模型开源项目机器学习神经网络
LLM-course涵盖数学基础、Python 编程和神经网络等基本知识,然后深入探索使用最新技术构建优秀大型语言模型的科学研究,及开发和部署基于LLM的应用程序的工程实践。课程结合理论与实践,提供互动辅助工具和丰富笔记本,有助于全面理解大型语言模型。还包括量化优化、模型融合和解码策略等高级主题。
dive-into-llms - 大语言模型实践教程
GithubLLM人工智能大模型开源项目教程编程实践
该项目提供一系列大语言模型实践教程,涵盖模型微调、部署、提示学习、知识编辑、水印技术等多个前沿主题。通过动手实践,学习者可快速掌握大模型技术,为相关课程和研究奠定基础。教程内容源自上海交通大学课程,适合AI爱好者和研究人员学习使用。
LLMBook-zh.github.io - 大语言模型技术的发展与前景
ChatGPTGithubOpenAI人工智能大语言模型开源项目预训练语言模型
本书全面介绍了大语言模型技术,包括基础原理、关键技术和应用前景。通过深入研究,大模型的发展历程得到探索,其中包含OpenAI的GPT系列模型和训练细节。本书适合具有深度学习基础的高年级本科生和低年级研究生,为科研人员提供指导,推动人工智能技术的进步。
LLMSurvey - 大型语言模型(LLM)的论文和资源的汇总
GPT系列GithubLLMSurvey大型语言模型开源项目技术演进调优实验
LLMSurvey 汇总了大量关于大型语言模型(LLM)的论文和资源。介绍了从GPT到LLaMA系列的技术演变,分析了在指令调整实验中不同类型指令对LLM性能的影响,同时提供了针对初学者的中文书籍,以帮助理解该领域的基本框架和发展路线。
LLMs-from-scratch - 简明易懂的GPT类大语言模型构建与训练教程
Build a Large Language ModelGPTGithubLLM开源项目微调预训练
本书详细介绍了如何从零开始编码、构建和训练GPT类大语言模型。提供逐步指导、清晰图示和示例,适合教育用途的小型模型开发,并包含大模型预训练权重加载和微调的代码示例。
start-llms - 大语言模型线上课程
Github人工智能在线课程大型语言模型开源项目机器学习编程实践
start-llms项目全方位引导编程和机器学习初学者,通过免费的YouTube视频、深度在线课程及实操指导,探索大语言模型的核心技术。项目不仅资源全面,还定期刷新行业新闻与技术动态,助您踏上AI领域的前沿。
LLM-workshop-2024 - 从零开始的LLMs预训练和微调教程
GPTGithubLLMsPyTorch开源项目微调预训练
本教程为编码人员提供了对大型语言模型(LLMs)构建模块和工作原理的深入理解。从LLMs的基础概念和应用案例开始,涵盖了小型GPT模型的数据输入管道、核心架构组件和预训练代码的编写。教程还包括如何加载预训练权重和使用开源库进行微调的实战技能。
ABigSurveyOfLLMs - LLM研究综述汇编 全面概览前沿进展
Github人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理调查综述
本项目汇集大型语言模型(LLM)领域的研究综述,涵盖通用调查、对齐、提示学习和推理等多个方面。内容全面概览LLM最新进展、挑战和未来方向,同时讨论社会影响和安全性等议题。项目为研究人员和从业者提供深入了解LLM技术的重要参考资源。
llms-from-scratch-cn - 动手构建大语言模型的完整教程
DatawhaleGithubLLMs From Scratch人工智能大语言模型开源项目深度学习
本教程提供系统化的学习路径,涵盖基础理论、实际编码、数据处理、注意力机制、预训练和微调,帮助开发者掌握ChatGPT等大型语言模型的核心技术,适合具备一定编程基础的技术人员。
LLM-Workshop - 大语言模型实践与应用工作坊
GithubLLM人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理
LLM-Workshop 是 Sourab Mangrulkar 创建的大语言模型工作坊。该项目为开发者和研究人员提供 LLM 技术学习平台,内容包括模型训练、调优技巧、应用开发等。工作坊旨在帮助参与者掌握 AI 和自然语言处理领域的实用技能,适合想要深入了解大语言模型技术的人员参与。
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