LLaMA-Cult-and-More学习资料汇总 - 平价但强大的大语言模型资源导航

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OpenAIAnthropicMetaEfficient训练多模态LLMGithub开源项目

LLaMA-Cult-and-More学习资料汇总 - 平价但强大的大语言模型资源导航

LLaMA-Cult-and-More是一个致力于组织和整理平价但强大的大语言模型(LLMs)资源的GitHub项目。本文将为大家汇总该项目的核心内容和相关学习资料,帮助读者快速了解和学习大语言模型相关知识。

项目简介

LLaMA-Cult-and-More项目提供了以下主要内容:

  1. 最新模型的详细信息,包括参数数量、微调数据集和技术、硬件规格等
  2. LLM对齐后训练的实用指南,包括数据集、基准测试数据集、高效训练库和技术
  3. 从预训练模型到后训练模型的探索

基础模型介绍

项目整理了主流的开源大语言模型,包括:

  • OpenAI: GPT系列
  • Meta: LLaMA、OPT等
  • Google: T5、PaLM等
  • EleutherAI: GPT-Neo、GPT-J等
  • Tsinghua: GLM、ChatGLM等

LLM发展历程

指令数据集

项目收集了用于指令微调的数据集,如:

  • Stanford Alpaca: 52K指令数据集
  • Databricks Dolly: 15K人工标注数据集
  • LAION OIG: 开源指令生成数据集

高效训练方法

介绍了一些高效训练大语言模型的技术:

  • LoRA: 低秩适应
  • DeepSpeed: 分布式训练
  • 8-bit量化: 减少内存占用
  • PEFT: 参数高效微调

评估基准

收集了一些评估LLM性能的基准数据集:

  • MMLU: 英语LLM评估
  • C-Eval: 中文LLM评估
  • TruthfulQA: 事实性评估

相关资源

本项目为研究人员和开发者提供了全面的大语言模型学习资源,从基础模型到训练技巧,再到评估方法,都有详细的介绍。无论你是刚接触LLM还是已有一定经验,都能在这里找到有价值的信息。随着LLM技术的快速发展,该项目也在持续更新,建议读者保持关注,及时了解最新进展。

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