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大模型资源汇总及实用技术详解

LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。

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。
funNLP - 全面汇总AI相关资源,文本处理、语音识别及NLP项目
GithubLLM训练推理NLP民工的乐园中文NLP资源库开源项目文本生成热门类ChatGPT模型
本资源为AI领域研究人员和开发者提供全面的相关工具、库和项目。涵盖文本处理、语音识别、自然语言处理(NLP)等多个方向,包括敏感词检测、机器翻译、情感分析等实用功能,适合于科研、教育和商业应用。
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。
llm-datasets - LLM微调优质数据集与工具资源库
GithubLLM对话开源项目微调指令跟随数据集
LLM Datasets项目汇集了大语言模型微调所需的优质数据集、实用工具和核心概念。涵盖通用、数学逻辑、编程和对话等多个领域,项目详细阐述了高质量数据集的特征。为研究人员和开发者提供多样化的LLM微调数据资源,旨在促进模型性能提升。
awesome-LLMs-In-China - 中国AI大模型全面收录及发展动态
ChatGLMGithubLLaMA人工智能大模型开源开源项目
这个项目系统收录了中国AI大模型的详细信息,涵盖机构、来源和分类等。通过持续更新,记录各类大模型的发展动态,包括百度文心一言、阿里通义千问等知名通用模型,以及医疗、金融等专业领域模型。项目还提供评测数据集和开源基础模型列表,为研究中国AI发展提供全面参考。
vercel-llm-api - 免费获取多种LLM模型的API封装
API封装ChatGPTGithubLLMVercel AI Playground开源项目模型下载
这是一款经过反向工程的API封装,提供对多种大型语言模型(LLM)的免费访问,包括OpenAI的ChatGPT和Cohere的Command Nightly。用户可以下载模型、生成文本和聊天消息,自定义参数并进行流式传输。支持使用代理,但目前不支持认证和高级模型。
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。
LLMs_interview_notes - LLM核心技术与应用实践面试题集锦
GithubLLMslangchain大模型开源项目微调面试
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。
awesome-llm-agents - LLM代理资源一览,涵盖框架、应用与平台
Awesome LLM agentsGithubHaystackLangchainLlama IndexVisualGPT开源项目
本列表收录了优秀的LLM代理资源,涵盖开源框架、实用应用、平台及重要论文和讲座。关键工具包括Langchain、Llama Index、Haystack等,旨在为开发者提供高效的NLP解决方案。用户还可以提交和建议更多资源,支持社区开发。
Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型(LLM)在多模态学习中的最新研究趋势
GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络
本页面介绍大语言模型(LLM)在多模态学习中的最新研究趋势,包括文本、视觉(图像和视频)、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法,如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例,如OpenFlamingo和MiniGPT-4,以及评估方法,如MultiInstruct和POPE,提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。
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