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大模型面试知识与实用资源汇总

LLM 大语言模型 Transformer 分布式训练微调 Github 开源项目

本仓库汇集了大语言模型（LLMs）的面试知识和实用资源，适合准备大模型面试的求职者。内容涵盖大模型基础、架构、训练数据、分布式训练、推理优化、强化学习、RAG技术、模型评估及应用案例。提供详细的知识点解析和操作指南，并附有项目示例和在线体验链接。定期更新，确保内容时效性和实用性。欢迎访问在线阅读页面，关注微信公众号获取更多相关信息。

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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。

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。

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。

Awesome-LLM-Large-Language-Models-Notes - 大型语言模型的发展历程及关键技术解析

BERTGPTGithubLLMTransformerchatGPT开源项目

本页面介绍了多个知名的大型语言模型（LLM）的发展历史，包括其发布年份、相关论文、核心功能和代码实现。从Transformer、GPT系列到最新的GPT-4和Claude，全面汇总了每个模型的关键信息及技术亮点，并提供了相关链接供深入了解。对于自然语言处理（NLP）领域的研究者、开发者和爱好者，这些信息具有重要的参考价值。

LLM-Reading-List - 大语言模型技术与优化方法的综合阅读列表

GithubLLMTransformer开源项目模型压缩深度学习自然语言处理

该项目收集了大语言模型(LLM)领域的重要论文,主要聚焦推理和模型压缩技术。涵盖Transformer架构、基础模型、位置编码等多个关键领域的研究成果。为LLM技术发展和优化方法的研究提供了全面的参考资料。

DeepLearing-Interview-Awesome-2024 - 2024深度学习面试题与资源汇总

DeepLearning-Interview-Awesome-2024Github大模型开源项目深度学习算法面试计算机视觉

该项目涵盖大模型、计算机视觉、深度学习基础与框架、行业应用等六大专题，提供最新的面试题目总结与详细解析。本指南通过高频面试题和学术创新思考的汇总，帮助学习者和求职者为2024年深度学习算法职位做好准备。项目内容持续更新，紧跟科技发展趋势。

quick-start-guide-to-llms - 大型语言模型指南

GitHubGithubJupyter笔记本OpenAIQuick Start Guide to Large Language ModelsTransformer模型开源项目

GitHub仓库《Large Language Models快速入门指南》包含丰富的代码段和笔记本，展示了Transformer模型的多种应用，包括语义搜索、提示工程、文本分类、推荐引擎和视觉问答等。克隆仓库并打开Jupyter Notebook，即可深入学习这些技术。仓库不断更新，旨在为读者提供详细的教程和示例，帮助高效使用大型语言模型。

Awesome-LLM - 全面汇总大型语言模型研究进展与资源

ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目深度学习自然语言处理

Awesome-LLM项目汇集了大型语言模型(LLM)领域的核心资源,包括关键论文、开源模型、训练框架及应用案例。该项目系统梳理了从GPT到当前最新LLM的技术演进,为研究者和开发者提供全面的学习参考。项目内容涵盖LLM历史发展、前沿突破及实践应用,是了解和探索LLM技术的重要资料库。

Deep-Learning-Interview-Book - 详尽介绍深度学习求职面试所需的各类知识

Deep Learning Interview BookGithub开源项目机器学习求职攻略深度学习自然语言处理

该指南全面涵盖深度学习领域的求职面试知识，包括数学、机器学习、深度学习、强化学习、计算机视觉、图像处理、自然语言处理、SLAM、推荐算法、数据结构与算法、编程语言（C/C++/Python）、深度学习框架等，旨在帮助求职者高效准备面试。

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。

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