Local-LLM-User-Guideline

本地大语言模型深度解析理论与实践全方位探讨

LLM 开源模型本地部署隐私保护自定义 Github 开源项目

本项目提供Local-LLM全面指南，深入剖析大语言模型背景、开源LLM利弊、在线与本地LLM对比及应用场景。详述LLM运作机制、应用差异和在线使用挑战。指南助力用户选择合适LLM方案，尤其适合本地部署LLM的开发者和研究人员参考。

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介绍相关项目

what-llm-to-use - 主流开源与商业LLM模型的选择标准、特点及应用场景的详细介绍

DevAIGithubLLM商业模型开源模型开源项目编程

DevAI领域发展迅速，开发者需选择适合的LLM模型。本文详细介绍主流开源与商业LLM模型的选择标准、特点及应用场景，包含从本地环境到托管服务的部署指南，提供全面对比与建议，帮助开发者提升开发效率。欢迎贡献意见以完善此LLM索引。

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。

AlignLLMHumanSurvey - 更好的理解和对齐大型语言模型与人类需求的方法综述

GithubLarge Language ModelsNLP培训方法开源项目数据收集模型评估

本综述探讨了大型语言模型（LLMs）与人类需求对齐的研究进展，包括数据收集、训练方法和模型评估。文章展示了如何改进LLMs在理解人类指令、避免偏见和减少虚假信息方面的表现，并为研究人员和从业者提供了有价值的参考，助力LLMs更好地满足人类任务和期望。

LLMBook-zh.github.io - 大语言模型技术的发展与前景

ChatGPTGithubOpenAI人工智能大语言模型开源项目预训练语言模型

本书全面介绍了大语言模型技术，包括基础原理、关键技术和应用前景。通过深入研究，大模型的发展历程得到探索，其中包含OpenAI的GPT系列模型和训练细节。本书适合具有深度学习基础的高年级本科生和低年级研究生，为科研人员提供指导，推动人工智能技术的进步。

llm-sp - 开源大语言模型的安全与隐私资源整理

GithubLLMsPrivacyPrompt InjectionSecurityVulnerabilities开源项目

本项目整理了有关大语言模型（LLM）安全与隐私的研究资源，从提示注入和越狱等基本脆弱性到高级攻击和防御措施。定期更新，提供最新的研究成果和实验数据，帮助研究者和开发者了解LLM的安全挑战及应对策略。所有资源都在GitHub和Notion上开放，欢迎社区的合作和贡献。

MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践

DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练

MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程，涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型，利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本，并包含多GPU训练指南，为中文大语言模型开发提供了实用参考。

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。

MedLLMsPracticalGuide - 医疗大语言模型的发展现状与应用前景

Github人工智能医疗医学知识库医疗决策支持医疗大语言模型医疗应用开源项目

该项目提供了医疗大语言模型(Medical LLMs)的综合资源清单,基于一篇全面的综述论文。内容涵盖医疗LLMs的基本原理、构建方法、应用场景和面临的挑战,包括构建流程、医疗数据利用、生物医学任务、临床实践等多个方面。项目为医疗LLMs的研究与开发提供了宝贵的见解和实用指南,有助于推动这一前沿技术在医疗领域的创新应用。

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。

Llama-2-Open-Source-LLM-CPU-Inference - 在CPU上运行量化开源LLM的实用指南

C TransformersCPU推理GGMLGithubLangChainLlama-2开源项目

详细介绍如何在本地CPU上使用Llama 2、C Transformers、GGML和LangChain运行量化开源LLM进行文档问答的指南。内容涵盖工具配置、模型下载和依赖管理，帮助团队实现自我管理或私有部署，满足数据隐私和合规要求，并节省GPU实例的高额费用。

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