LLM-Resource: 大语言模型全栈优质资源导航
大语言模型(LLM)技术正在快速发展,已成为AI领域的核心方向之一。为了帮助大家系统地学习LLM相关知识,本文整理了GitHub上liguodongiot/llm-resource项目的优质资源,涵盖了LLM全栈开发的各个环节。
1. LLM算法
LLM的核心是强大的算法模型。本节包含了以下几个方面的资源:
- Transformer原理详解与代码实现
- GPT系列模型(GPT-1/2/3)原理解析
- ChatGPT/InstructGPT等指令微调技术
- 最新的MOE(混合专家)模型介绍
- 多模态大语言模型技术综述
通过学习这些资源,你可以深入理解LLM的算法原理。
2. LLM训练
训练是打造一个强大LLM的关键步骤。这部分内容包括:
- 分布式训练技术(数据并行、模型并行等)
- 混合精度训练
- 大模型训练的显存优化
- 学习率调整策略
- 模型微调技术(P-tuning等)
- RLHF等对齐技术
掌握这些技术可以帮助你高效地训练出性能优异的大模型。
3. LLM推理
模型推理对于LLM应用至关重要。本节涵盖:
- 高效的推理框架(如vLLM)
- KV Cache等推理加速技术
- 量化推理
- 投机采样等解码优化方法
了解这些技术可以大大提升LLM的推理性能。
4. LLM压缩
模型压缩是让LLM"轻量化"的重要手段。这里包括:
- 知识蒸馏
- 模型剪枝
- 低秩分解
- 量化技术
掌握这些方法可以在保持模型性能的同时大幅减小模型尺寸。
5. LLM应用开发
最后,如何基于LLM开发实际应用也是一个重要话题。这部分内容有:
- Prompt工程最佳实践
- LangChain等应用开发框架介绍
- LLMOps相关工具与实践
通过学习这些资源,你可以快速上手LLM应用开发。
总结
LLM-Resource项目为我们提供了一个全面的大语言模型学习体系。无论你是想深入研究LLM算法,还是想开发LLM应用,都可以在这里找到丰富的学习资料。希望本文的整理可以帮助你更好地学习和利用这些优质资源,在LLM技术的海洋中乘风破浪!
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