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LLM全栈优质资源汇总:打造您的大语言模型百宝箱

RayRay
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LLM全栈优质资源汇总:打造您的大语言模型百宝箱

大语言模型(Large Language Model, LLM)技术正在迅速发展,已成为人工智能领域的热点。为了帮助开发者更好地学习和应用LLM相关技术,本文汇总了LLM全栈开发的优质学习资源,涵盖了从算法、训练到推理、压缩等多个方面。

LLM算法

LLM的核心在于其底层算法。本节介绍了几个重要的LLM算法及相关资源:

  1. Transformer

    作为现代LLM的基础架构,了解Transformer至关重要。以下资源可帮助您深入理解Transformer:

    对于想动手实践的开发者,可以参考以下Transformer实现教程:

  2. GPT系列

    GPT (Generative Pre-trained Transformer) 是当前最流行的LLM之一。以下资源可帮助您了解GPT的发展历程:

  3. 其他重要LLM算法

  4. 多模态大模型

    随着技术发展,融合文本、图像等多种模态的大模型成为新趋势。以下资源提供了多模态LLM的概览:

LLM训练

训练是构建高质量LLM的关键环节。本节介绍了LLM训练的相关资源:

  1. 训练技巧与经验

  2. 学习率调整

  3. LLM微调

  4. LLM对齐

LLM推理

高效的推理是LLM落地应用的关键。本节介绍了LLM推理优化的相关资源:

  1. 推理框架与技术

  2. 推理优化技术

  3. vLLM: 高效的LLM推理框架

LLM推理优化

LLM压缩

模型压缩是实现LLM在资源受限设备上部署的重要技术。本节介绍了LLM压缩的相关资源:

LLM评测

客观评估LLM性能对于模型改进至关重要。本节介绍了几个主流的LLM评测平台:

提示工程

提示工程是充分发挥LLM能力的关键。以下资源可帮助您掌握提示工程技巧:

提示工程示例

本文汇总了LLM全栈开发的优质资源,涵盖了算法、训练、推理、压缩等多个方面。希望这些资源能够帮助您更好地学习和应用LLM技术,打造属于自己的LLM百宝箱。随着技术的快速发展,我们也将持续更新这个资源列表,欢迎大家关注并贡献更多优质资源。让我们共同推动LLM技术的进步,探索AI的无限可能!

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