SmallLanguageModel-project

自主构建完整的语言模型，从数据采集到训练一步到位

SmallLanguageModel 数据处理模型训练 Python 依赖安装 Github 开源项目

该项目提供全面的构建语言模型指南，包括数据收集、预处理及模型训练。项目涵盖从数据采集到训练多种模型（如BERT、GPT、Seq-2-Seq）的全部必要工具和步骤。适用于Python 3.8及以上版本，通过详细的教程和文档帮助开发者高效实现模型训练与应用。

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文档

介绍相关项目

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。

Use-LLMs-in-Colab - 如何在Colab中集成及优化各类大语言模型的指南

AutoGPTChatGenTitleGithubLLMLangChainMiniGPT-4开源项目

本指南详细介绍如何在Google Colab上使用和集成多种大语言模型(LLMs)，如AutoGPT、ChatGenTitle、GroundedSAM、MiniGPT-4、LangChain等流行模型。提供了丰富的链接和实际案例，帮助研究人员和开发者优化、部署和评估这些模型，提高使用效率。

Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目

Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练

Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码，包含MAP-CC（8000亿中文token预训练数据集）、CHC-Bench（中文难例指令理解基准测试）和CT-LLM（2B参数中文中心语言模型）。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法，为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。

scikit-llm - 无缝集成大型语言模型到Scikit-Learn，提升文本分析能力

ChatGPTGithubScikit-LLM开源软件开源项目文本分析机器学习

Scikit-LLM通过将ChatGPT等强大语言模型无缝集成到Scikit-Learn中，增强文本分析任务效果。该工具支持零样本文本分类，并提供简单的Python代码实现快速部署。项目为数据科学家和开发者提供高效的文本分析解决方案，支持快速安装和详细文档，社区反馈和支持也是其重要组成部分。

llm-hub - 全面了解先进语言模型在各领域的应用

GPT-3GithubLarge Language ModelsOpenAInatural language processing开源项目

这个存储库展示了GPT-3等先进语言模型在文本生成、搜索和问答领域的应用，提供详尽的教程和资源，帮助开发者构建自己的应用。无论是语言爱好者、机器学习研究者还是AI爱好者，这里是探索自然语言处理的理想平台。

ModelCenter - 高效实现大规模预训练语言模型的开源工具

GithubModelCenter低资源分布式训练大语言模型开源项目高效实现

ModelCenter是一个开源的预训练语言模型实现工具。它基于OpenBMB/BMTrain后端，支持高效低资源的模型使用和分布式训练。相较于其他框架，ModelCenter在代码封装、环境配置、内存利用和训练速度等方面都有明显优势。该工具支持BERT、GPT、T5等多种主流预训练模型，并提供简洁易用的API接口。

NLP-Natural-Language-Processing - 全面的自然语言处理资源与工具库

GithubNatural Language Processing开源项目数据科学机器学习深度学习计算机视觉

提供全面的自然语言处理（NLP）资源，涵盖数据集、前沿技术、课程、书籍推荐、GitHub代码示例及流行工具。涉及数据分析、知识图谱、模型与算法、情感分析、主题建模等任务的详细资料与学习路径。了解最新NLP动态，探索自然语言处理的应用潜力。

tensorflow-nlp-tutorial - Tensorflow 2.0 自然语言处理实用教程

BERTGithubKoGPT-2NLPTensorflow开源项目딥 러닝

此项目包含一系列基于Tensorflow 2.0的自然语言处理教程。教程内容详细，基于e-Book中的理论，涵盖BERT、KoGPT-2、CTM等模型的文本分类、生成、关键词提取和话题建模实操。用户通过Colab链接即可在线练习，无需额外安装Python。该项目持续更新，提供最新的自然语言处理技术和代码示例。

SmolLM-1.7B-Instruct - SmolLM-1.7B-Instruct 模型的技术特性与应用场景分析

GithubHuggingfaceSmolLM开源项目微调性能优化数据集模型语言模型

SmolLM-1.7B-Instruct 是一款包含135M、360M和1.7B参数的小型语言模型，通过高质量数据集微调而成。v0.2版本在主题保持和回答提示方面表现优越。支持多种应用方式，包括本地和浏览器演示。但需注意，该模型可能并非完全精准，建议作为辅助工具应用于常识问答、创造性写作和基础编程等场景。

mlx-gpt2 - MLX框架实现GPT-2模型：从零开始的深度学习之旅

GPT-2GithubMLX嵌入层开源项目自注意力训练循环

本项目展示了使用MLX框架从零实现GPT-2模型的完整过程。内容涵盖数据准备、词汇表创建和模型架构设计等核心步骤。该实现仅依赖MLX和NumPy库，可在MacBook上快速训练出能生成莎士比亚风格文本的模型。项目借鉴了Karpathy的GPT教程思路，并通过MLX框架重新实现，为深度学习爱好者提供了实践指南。

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