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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

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。

docker-llama2-chat - 通过Docker快速部署LLaMA2大模型的方法介绍
DockerGithubLLaMA2MetaAITransformers开源项目量化
项目介绍了如何通过Docker快速部署LLaMA2大模型,支持官方7B、13B模型及中文7B模型。用户只需三步即可上手,并提供量化版本支持CPU推理。详细教程和一键运行脚本帮助用户轻松构建和运行模型。
llama-2-tiny-random - 小型架构高效实现文本生成
GithubHuggingfaceLlama-2Pythontransformers开源项目文本生成模型模型初始化
基于Llama-2-7b-chat-hf配置进行随机初始化,通过修改隐藏层、注意力头等参数设置,以低资源消耗实现文本生成,适合低成本运算的研究及开发场景。
llm_distillation_playbook - 大语言模型蒸馏技巧与实践指南
GPT-4GithubLLM开源开源项目模型蒸馏评估标准
LLM Distillation Playbook项目提供了系统化的大语言模型蒸馏实践指南。该项目探讨了模型蒸馏的关键概念、评估标准和实用技巧,涵盖数据准备到模型部署的全流程。它为工程师和ML实践者提供见解,帮助在生产环境中将大型语言模型压缩为高效小型版本。该指南融合学术研究和实践经验,是开源LLM开发的参考资源。
Transformer-from-scratch - 简洁实现Transformer模型的入门教程
GithubLLMPyTorchTransformer开源项目模型训练自然语言处理
该项目展示了如何用约240行代码实现Transformer模型,包含基于PyTorch的训练演示和详细的Jupyter Notebook。使用450Kb样本数据集,在单CPU上20分钟内完成训练,帮助初学者理解大型语言模型的原理和实现过程。
Awesome-Chinese-LLM - 中文大语言模型开源项目与应用全览
Github中文LLM可商用多轮对话大语言模型开源项目
探索Awesome Chinese LLM——这是一个集中展示中文大语言模型的开源项目、应用和教程的平台。包括100+项经优化微调的资源,助力自然语言处理的学术与应用开发。
Llama3-Chinese-Chat - 基于Llama 3的中英双语优化大语言模型
ChineseGithubLlama3人工智能开源项目自然语言处理语言模型
Llama3-Chinese-Chat项目基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型开发,采用ORPO方法优化训练,大幅提升中英双语交互能力。该模型具备角色扮演、工具使用等功能,提供多种版本选择。最新v2.1版本在数学、角色扮演和函数调用方面性能显著提升,训练数据集扩充至10万对。项目同时提供Ollama模型和量化版本,便于快速部署使用。
Linly - 中文LLaMA和Falcon模型:优化的中文预训练和对话能力
FalconGithubLLaMALinly-OpenLLaMA中文对话模型开源项目训练数据
该项目提供中文对话和基础模型,包括Linly-ChatFlow、Chinese-LLaMA和Chinese-Falcon模型及其训练数据。通过扩充LLaMA和Falcon的中文词表,使用中英文语料进行预训练,提升了模型在中文语境中的表现。项目还包括Linly-OpenLLaMA模型,支持量化和边缘设备推理。最新的Linly-Chinese-LLaMA-2模型通过混合语料预训练并定期更新,用户可以在线体验和在本地环境中进行训练和评估。
ReplitLM - ReplitLM模型使用、训练与微调指南
ComposerGithubHugging FaceLLM FoundryReplitLMreplit-code-v1-3b开源项目
ReplitLM模型使用指南和配置文件,涵盖模型下载、Hugging Face Transformers集成、训练与微调及指令调优。内容不断更新,提供GPU支持的在线演示和LLM Foundry优化的训练方法。包括详细的安装步骤、数据集转换方法及运行配置示例,帮助用户快速掌握并实现自定义模型训练。
llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案
GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调
LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表,能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务,并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成,提高部署和微调效率,未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。
Use-LLMs-in-Colab - 如何在Colab中集成及优化各类大语言模型的指南
AutoGPTChatGenTitleGithubLLMLangChainMiniGPT-4开源项目
本指南详细介绍如何在Google Colab上使用和集成多种大语言模型(LLMs),如AutoGPT、ChatGenTitle、GroundedSAM、MiniGPT-4、LangChain等流行模型。提供了丰富的链接和实际案例,帮助研究人员和开发者优化、部署和评估这些模型,提高使用效率。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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