LLM全栈优质资源汇总:打造您的大语言模型百宝箱
大语言模型(Large Language Model, LLM)技术正在迅速发展,已成为人工智能领域的热点。为了帮助开发者更好地学习和应用LLM相关技术,本文汇总了LLM全栈开发的优质学习资源,涵盖了从算法、训练到推理、压缩等多个方面。
LLM算法
LLM的核心在于其底层算法。本节介绍了几个重要的LLM算法及相关资源:
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Transformer
作为现代LLM的基础架构,了解Transformer至关重要。以下资源可帮助您深入理解Transformer:
对于想动手实践的开发者,可以参考以下Transformer实现教程:
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GPT系列
GPT (Generative Pre-trained Transformer) 是当前最流行的LLM之一。以下资源可帮助您了解GPT的发展历程:
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GPT-2:
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ChatGPT:
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其他重要LLM算法
- GLM: 预训练语言模型GLM介绍
- LLaMA: Facebook开源的强大LLM
- MoE (Mixture of Experts) 大模型:
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多模态大模型
随着技术发展,融合文本、图像等多种模态的大模型成为新趋势。以下资源提供了多模态LLM的概览:
LLM训练
训练是构建高质量LLM的关键环节。本节介绍了LLM训练的相关资源:
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训练技巧与经验
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学习率调整
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LLM微调
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LLM对齐
LLM推理
高效的推理是LLM落地应用的关键。本节介绍了LLM推理优化的相关资源:
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推理框架与技术
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推理优化技术
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vLLM: 高效的LLM推理框架
LLM压缩
模型压缩是实现LLM在资源受限设备上部署的重要技术。本节介绍了LLM压缩的相关资源:
- Awesome Model Quantization: 模型量化资源汇总
- Efficient-LLMs-Survey: 高效LLM技术调研
- Awesome LLM Compression: LLM压缩资源汇总
- 模型转换、压缩、加速工具汇总
- AI框架部署方案之模型转换
- PyTorch模型转TensorRT教程
LLM评测
客观评估LLM性能对于模型改进至关重要。本节介绍了几个主流的LLM评测平台:
- CLiB中文大模型能力评测榜单
- Hugging Face Open LLM Leaderboard
- HELM (Holistic Evaluation of Language Models)
- EleutherAI lm-evaluation-harness
- CLEVA (Chinese Language Models EVAluation Platform)
提示工程
提示工程是充分发挥LLM能力的关键。以下资源可帮助您掌握提示工程技巧:
本文汇总了LLM全栈开发的优质资源,涵盖了算法、训练、推理、压缩等多个方面。希望这些资源能够帮助您更好地学习和应用LLM技术,打造属于自己的LLM百宝箱。随着技术的快速发展,我们也将持续更新这个资源列表,欢迎大家关注并贡献更多优质资源。让我们共同推动LLM技术的进步,探索AI的无限可能!