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LLM微调优质数据集与工具资源库

LLM 数据集微调指令跟随对话 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究

Github人工智能大语言模型工具学习开源项目综述自然语言处理

该研究系统性调查大型语言模型(LLMs)通过工具学习增强解决复杂问题能力。从工具学习的优势和实现方法两方面全面回顾现有文献,总结基准测试和评估方法,讨论当前挑战和未来方向,为相关研究和开发提供见解。

llm - LLM实验项目集合探索大型语言模型应用

API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境

该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验，开发者可以深入了解大型语言模型的应用，探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践，为AI领域学习者提供了有价值的资源。

llm-course - 大型语言模型的基础知识、科学研究与工程实践

GithubLLM课程Python大型语言模型开源项目机器学习神经网络

LLM-course涵盖数学基础、Python 编程和神经网络等基本知识，然后深入探索使用最新技术构建优秀大型语言模型的科学研究，及开发和部署基于LLM的应用程序的工程实践。课程结合理论与实践，提供互动辅助工具和丰富笔记本，有助于全面理解大型语言模型。还包括量化优化、模型融合和解码策略等高级主题。

1filellm - 整合多来源数据的命令行工具

Data2LLMGithubLLM命令行工具开源项目数据聚合自动化

Data2LLM是一款命令行工具，能够高效地聚合和预处理数据，支持从本地文件、GitHub仓库、ArXiv论文、YouTube视频等多个来源提取和整合文本内容，生成适用于大型语言模型的高密度提示。工具自动检测源类型，进行文本预处理，并生成XML格式输出，复制到剪贴板，简化操作流程，提升工作效率。

dive-into-llms - 大语言模型实践教程

GithubLLM人工智能大模型开源项目教程编程实践

该项目提供一系列大语言模型实践教程，涵盖模型微调、部署、提示学习、知识编辑、水印技术等多个前沿主题。通过动手实践，学习者可快速掌握大模型技术，为相关课程和研究奠定基础。教程内容源自上海交通大学课程，适合AI爱好者和研究人员学习使用。

MMDialog - 推进多模态开放域对话研究的大规模数据集

GithubMMDialog多模态对话数据集大规模数据开放域对话开源项目自然语言处理

MMDialog是一个包含丰富文本和图像信息的大规模多轮对话数据集。它提供详细的数据统计、格式说明和评估方法，适用于多模态开放域对话研究。学术研究人员可通过申请流程获取该数据集，用于非商业性研究。MMDialog为自然语言处理领域的多样化对话任务研究提供了重要资源。

llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理

Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化

llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行，并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。

LLMSurvey - 大型语言模型（LLM）的论文和资源的汇总

GPT系列GithubLLMSurvey大型语言模型开源项目技术演进调优实验

LLMSurvey 汇总了大量关于大型语言模型（LLM）的论文和资源。介绍了从GPT到LLaMA系列的技术演变，分析了在指令调整实验中不同类型指令对LLM性能的影响，同时提供了针对初学者的中文书籍，以帮助理解该领域的基本框架和发展路线。

LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南

Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化

本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。

dclm - 大型语言模型训练与评估的开源综合框架

DataComp-LMGithub大语言模型开源项目数据处理模型训练评估

DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化，DataComp-LM已显著提升了模型性能，创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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