LLM-Resource学习资料汇总 - 大语言模型全栈优质资源导航

LLM-Resource: 大语言模型全栈优质资源导航

大语言模型(LLM)技术正在快速发展,已成为AI领域的核心方向之一。为了帮助大家系统地学习LLM相关知识,本文整理了GitHub上liguodongiot/llm-resource项目的优质资源,涵盖了LLM全栈开发的各个环节。

1. LLM算法

LLM的核心是强大的算法模型。本节包含了以下几个方面的资源:

• Transformer原理详解与代码实现
• GPT系列模型(GPT-1/2/3)原理解析
• ChatGPT/InstructGPT等指令微调技术
• 最新的MOE(混合专家)模型介绍
• 多模态大语言模型技术综述

通过学习这些资源,你可以深入理解LLM的算法原理。

2. LLM训练

训练是打造一个强大LLM的关键步骤。这部分内容包括:

• 分布式训练技术(数据并行、模型并行等)
• 混合精度训练
• 大模型训练的显存优化
• 学习率调整策略
• 模型微调技术(P-tuning等)
• RLHF等对齐技术

掌握这些技术可以帮助你高效地训练出性能优异的大模型。

3. LLM推理

模型推理对于LLM应用至关重要。本节涵盖:

• 高效的推理框架(如vLLM)
• KV Cache等推理加速技术
• 量化推理
• 投机采样等解码优化方法

了解这些技术可以大大提升LLM的推理性能。

4. LLM压缩

模型压缩是让LLM"轻量化"的重要手段。这里包括:

• 知识蒸馏
• 模型剪枝
• 低秩分解
• 量化技术

掌握这些方法可以在保持模型性能的同时大幅减小模型尺寸。

5. LLM应用开发

最后,如何基于LLM开发实际应用也是一个重要话题。这部分内容有:

• Prompt工程最佳实践
• LangChain等应用开发框架介绍
• LLMOps相关工具与实践

通过学习这些资源,你可以快速上手LLM应用开发。

总结

LLM-Resource项目为我们提供了一个全面的大语言模型学习体系。无论你是想深入研究LLM算法,还是想开发LLM应用,都可以在这里找到丰富的学习资料。希望本文的整理可以帮助你更好地学习和利用这些优质资源,在LLM技术的海洋中乘风破浪!

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