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大型语言模型指南

GitHub仓库《Large Language Models快速入门指南》包含丰富的代码段和笔记本,展示了Transformer模型的多种应用,包括语义搜索、提示工程、文本分类、推荐引擎和视觉问答等。克隆仓库并打开Jupyter Notebook,即可深入学习这些技术。仓库不断更新,旨在为读者提供详细的教程和示例,帮助高效使用大型语言模型。

Awesome-LLM - 全面汇总大型语言模型研究进展与资源
ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目深度学习自然语言处理
Awesome-LLM项目汇集了大型语言模型(LLM)领域的核心资源,包括关键论文、开源模型、训练框架及应用案例。该项目系统梳理了从GPT到当前最新LLM的技术演进,为研究者和开发者提供全面的学习参考。项目内容涵盖LLM历史发展、前沿突破及实践应用,是了解和探索LLM技术的重要资料库。
ML-Notebooks - 机器学习笔记本资源库,支持快速搭建和扩展
Github人工智能代码示例开源项目机器学习深度学习自然语言处理
ML-Notebooks为不同的机器学习任务和应用提供了一系列精简且易于扩展的笔记本。项目整合了Codespaces技术,用户仅需几步简单配置,便可启动一个配备完整依赖项的开发环境,非常适合教育和研究使用。从基础入门到深入探索如PyTorch、GNN及GANs等前沿技术,应有尽有。
llm-applications - 构建基于RAG的LLM应用的教程
AnyscaleGithubOpenAIRAG-based LLM开源项目性能优化生产
本教程详细展示如何从零基础开发和部署基于检索增强生成(RAG)的LLM应用程序,并使用Anyscale技术优化其性能。揭示如何综合开发、调整各关键组件、评估性能,并高效地进行服务上线,确保应用的卓越性能和极致的扩展性。
Play-with-LLMs - 一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南
GithubLLM应用Mistral-8x7b-Instruct中文实现大型语言模型开源项目模型微调
Play-with-LLMs提供一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南,涉及RAG、Agent、Chain等多种结构,包括多个实用案例和应用代码。项目旨在帮助开发者迅速掌握并深入理解大型语言模型。
Prompt-Engineering-Guide-zh-CN - LLMs提示工程指南
GithubLLMs开发者指南开源项目提示工程提示技术语言模型
本指南涵盖系统化的提示工程方法,帮助研究人员和开发人员优化与大型语言模型(LLMs)的互动。内容包括基础与高级提示、应用实例、最新研究论文、实用工具和数据集,同时提供相关讲座和课程资源。学习提示工程能提升LLMs在问答和算术推理等复杂任务中的性能,充分发挥模型潜力。
Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南,涵盖理论与实践
Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目
本页面介绍2023版深度学习实验课程,包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题,并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供,帮助学习者掌握深度学习技术。
llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包
GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练
llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包,支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能,支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面,以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型,提供多种训练方法和量化选项。
LLM101n - 深度学习课程教你构建AI讲故事模型
AIGithubLLMPythonTransformer开源项目深度学习
LLM101n深度学习课程从零教授构建AI讲故事模型。内容涵盖语言建模、机器学习、Transformer架构等核心知识,指导学员开发功能完善的Web应用。课程采用Python、C和CUDA编程,适合具备基础计算机科学知识的学习者。除核心AI技术外,还包括分布式优化、量化推理、微调等高级主题,以及多模态AI应用开发。通过实践,学员将掌握AI、大型语言模型和深度学习原理,能够独立创作、优化并为小故事配图。
easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目,为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端,支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型,实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外,项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块,有效简化了大语言模型的应用开发流程。
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
GithubTorch4kerasbert4torchbuild_MiniLLM_from_scratch开源项目指令微调预训练
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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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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