Awesome-Efficient-LLM

知识蒸馏、网络剪枝、量化和加速推理等针对大型语言模型优化的关键技术的汇总

Large Language Models 模型剪枝知识蒸馏量化效率优化 Github 开源项目

Awesome-Efficient-LLM项目汇总了针对大型语言模型优化的关键技术，包括知识蒸馏、网络剪枝、量化和加速推理等，支持研究者和开发者获取最新的效率提升方法和学术文献。该平台定期更新，提供过去60天内的相关研究成果，便于用户系统地探索和应用这些高效技术。

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Prompt-Engineering-Guide - 优化和提升大语言模型应用的最新技术与资源

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本指南详细介绍如何通过提示工程优化和提升大语言模型（LLMs）的应用，包括基础知识和高级技术，涵盖最新的研究论文、学习指南、讲座、参考资料及工具。适合开发者和研究人员理解与应用LLMs，支持13种语言，提供线上课程及多种服务。

awesome-korean-llm - 全面解析韩语开源大语言模型资源列表

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本资源列表全面汇总了韩语开源大语言模型(LLM)信息。内容涵盖Polyglot-Ko、KoAlpaca、KULLM等多种韩语LLM模型,提供模型规模、开发者、基础架构等核心数据。同时按基础模型对韩语LLM进行分类,包括基于Polyglot-Ko、Llama、Llama-2等的不同类型。该列表为韩语自然语言处理研究者提供了重要参考。

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此项目汇集了机器学习系统研究的丰富资源，包括数据处理、训练系统和推理系统的开源代码与论文。项目由专门团队维护并定期更新，提供书籍、视频、课程和博客等学习材料，还推荐多篇系统设计的必读白皮书和研究论文，适合各个学习阶段。

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