build_MiniLLM_from_scratch

小规模参数LLM构建指南，支持多轮对话与聊天模型

build_MiniLLM_from_scratch bert4torch Torch4keras 预训练指令微调 Github 开源项目

该项目详细介绍了如何从零开始构建小规模参数的语言模型（LLM），经过预训练、指令微调、奖励模型和强化学习四个阶段。项目基于bert4torch训练框架，优化内存占用，并提供完整的训练日志以供复现。模型支持与transformers兼容，能够进行多轮对话。项目也开源了预训练语料和权重，方便用户下载和使用，提升了实用性与操作性。

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LLMs-from-scratch - 简明易懂的GPT类大语言模型构建与训练教程

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MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践

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MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程，涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型，利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本，并包含多GPU训练指南，为中文大语言模型开发提供了实用参考。

llms-from-scratch-cn - 动手构建大语言模型的完整教程

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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-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理

Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化

llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行，并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

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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。

ChatLM-mini-Chinese - 小参数中文对话模型，支持低显存预训练，优化SFT和DPO性能

ChatLM-Chinese-0.2BGithubHuggingfaceRLHF优化SFT微调开源项目预训练

ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B，最低4GB显存即可实现预训练，512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集，包括SFT微调和DPO偏好优化，支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架，自实现trainer，支持单机单卡及多卡训练，并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用，为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。

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。

TinyLLM - 在本地硬件上构建小型LLM，支持多种模型和ChatGPT界面

ChatGPTGithubOllamaTinyLLMllama.cppvLLM开源项目

该项目帮助用户在消费级硬件上构建小型本地LLM，并提供类似ChatGPT的网页界面。支持通过Ollama、llama-cpp-python和vLLM搭建兼容OpenAI API的服务，允许访问外部网站、矢量数据库等。具备详尽的硬件要求和模型下载链接，方便用户快速上手并使用自定义提示进行互动。

SmallLanguageModel-project - 自主构建完整的语言模型，从数据采集到训练一步到位

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该项目提供全面的构建语言模型指南，包括数据收集、预处理及模型训练。项目涵盖从数据采集到训练多种模型（如BERT、GPT、Seq-2-Seq）的全部必要工具和步骤。适用于Python 3.8及以上版本，通过详细的教程和文档帮助开发者高效实现模型训练与应用。

llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解

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LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总，包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容，如Transformer和GPT模型的原理和源码解析，以及混合专家模型（MoE）等前沿技术。此外，还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧，帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。

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