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大规模语言模型与多模态模型的训练方法

本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明,帮助工程师成功训练大规模语言模型(LLM)和多模态模型(VLM)。内容涵盖丰富的脚本和命令,适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验,提供有效解决方案,并持续更新,服务于ML社区。

MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型
AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型
MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术,在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色,不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型,还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模,展示了其在移动设备应用中的潜力。
NLP-Tutorials - 从搜索引擎到预训练模型的全面教程
GithubNLP开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
NLP教程全面介绍多种自然语言处理模型,涉及搜索引擎技术、词汇及句子理解,并深入探讨seq2seq、Transformer、BERT和GPT等先进模型,包括实用的代码示例和理论分析。
Llama-2-7B-CAT - 改进大型语言模型的性能与应用策略
GithubHuggingfacemeta-llama开源项目技术规格模型环境影响训练数据
此项目专注于提升大型语言模型的性能,研究如何通过有效的训练方法进行改进。用户可以通过示例代码快速了解使用方法及模型的应用场景与局限性。
LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法
GithubLVM大规模视觉模型序列建模开源项目视觉句子视觉预训练模型
LVM是一种创新视觉预训练模型,将多种视觉数据转化为视觉句子,并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法,无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示,LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU,为大规模视觉模型学习提供新方法。
Awesome_Multimodel_LLM - 多模态大语言模型资源集锦及研究动态
Github上下文学习多模态大语言模型开源项目思维链指令微调视觉推理
本项目汇集了多模态大语言模型(MLLM)相关资源,涵盖数据集、指令微调、上下文学习、思维链等多个方面。内容持续更新,跟踪MLLM领域最新进展。项目还将发布LLM和MLLM最新研究综述。这是研究人员和开发者了解MLLM前沿动态的重要参考。
vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台
GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量
vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台,具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型,兼容多种硬件设备,支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。
LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide - LangChain中文入门教程
GithubLLM模型LangChainOpenAI API向量数据库开源项目文档分割器
LangChain中文入门教程提供详细指南助开发者有效利用多种Language Models。它适时更新,涵盖丰富实战案例,展示如何集成OpenAI、Hugging Face等模型。教程还详述如何自定义API请求,以满足不同开发需求。
LLMs-cookbook - LLMs实践指南 从API应用到模型微调
APIGPT-3.5GithubLLMscookbook开源项目微调
LLMs-cookbook项目提供大型语言模型的实用示例和指南。项目更新了支持多轮对话的GPT-3.5 API WebUI,并包含GPT-3.5 API微调实战教程。内容涵盖从基础API调用到高级模型微调,为开发者提供全面的LLM技术学习资源。
MedLLMsPracticalGuide - 医疗大语言模型的发展现状与应用前景
Github人工智能医疗医学知识库医疗决策支持医疗大语言模型医疗应用开源项目
该项目提供了医疗大语言模型(Medical LLMs)的综合资源清单,基于一篇全面的综述论文。内容涵盖医疗LLMs的基本原理、构建方法、应用场景和面临的挑战,包括构建流程、医疗数据利用、生物医学任务、临床实践等多个方面。项目为医疗LLMs的研究与开发提供了宝贵的见解和实用指南,有助于推动这一前沿技术在医疗领域的创新应用。
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。
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