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LLMs_interview_notes

LLM核心技术与应用实践面试题集锦

该项目收集整理了大语言模型(LLMs)领域的面试题和学习资料,内容涵盖基础知识、进阶技能、微调方法、LangChain应用等方面。通过详细的问答解析,帮助读者理解LLM的核心概念、训练技巧和参数高效微调等关键技术。项目为准备面试和深入学习大模型技术的人提供了全面实用的参考资源。

OpenLLM - 一键部署开源LLM,支持企业级云部署和OpenAI兼容API
GithubOpenAI兼容APIOpenLLM云部署开源项目热门自托管LLM量化模型
OpenLLM为开发者提供一键部署各种开源大型语言模型(LLM)到企业级云环境的解决方案,支持OpenAI兼容的API端点。该项目集成最新的加速解码技术,并提供内置的ChatGPT界面,能够快速实现模型的互动和部署。用户只需简单的命令,即可本地运行或部署到云端,轻松管理和使用各种顶尖LLM,如Llama 3.1、Mistral和Qwen2等。
awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型(LLM)的综合功能
API集成Azure OpenAIGithub信息检索大语言模型开源项目语言模型训练
提供Azure OpenAI和大型语言模型(LLM)的综合参考,包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势,非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。
LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台
AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具
LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型,提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商,并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程,无需管理基础设施,使开发者能专注于创新而非技术细节,从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型,让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM,并通过成本跟踪功能优化资源利用。
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。
Finetune_LLMs - 引用数据集微调大型语言模型 (LLM) 的代码
DeepSpeedFinetune LLMsGPTJGithubHuggingfaceNvidia-docker开源项目
Finetune_LLMs 项目提供代码支持DeepSpeed、Lora或QLora方法微调大型语言模型,涵盖从名言数据集学习及利用 Nvidia-docker 简化环境配置,适于需GPU支持的用户。
Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
llmc - 开源工具压缩大型语言模型提升效率
GithubLLMCLLM压缩剪枝开源项目性能优化量化
llmc是一个压缩大型语言模型的开源工具,采用先进压缩算法提高效率和减小模型体积。它支持多种LLM和压缩方法,可在单GPU上量化评估大模型,兼容多种推理后端。项目提供LLM量化基准,帮助用户选择合适的压缩策略。
llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存
GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调
该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程,通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能,可实现2-5倍的训练速度提升,并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署,为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。
Awesome-LLM-in-Social-Science - 大型语言模型在社会科学中的评估与应用研究
GithubLLM人工智能对齐开源项目社会科学评估
本项目收集了关于大型语言模型(LLMs)在社会科学领域的评估和应用研究论文。内容涉及LLMs的价值观、人格、道德、观点和能力评估,以及其在社会科学工具改进、模拟和对齐方面的应用。项目还包括相关主题的综述和观点文章,为研究人员提供LLMs在社会科学中应用的全面概览。
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码
GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理
LLM2Vec项目通过简单的三步法,将仅解码的大型语言模型转换为有效的文本编码器。这三步包括启用双向注意力机制、掩蔽下一个词预测和无监督对比学习。经过微调,这个模型能够在文本嵌入、信息检索和句子相似性等自然语言处理应用中取得高效表现。
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