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Play-with-LLMs

Play-with-LLMs

一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南

Play-with-LLMs提供一系列关于大型语言模型的训练、评估和应用的详细指南，涉及RAG、Agent、Chain等多种结构，包括多个实用案例和应用代码。项目旨在帮助开发者迅速掌握并深入理解大型语言模型。

LLM应用大型语言模型Mistral-8x7b-Instruct中文实现模型微调Github开源项目
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Play with LLMs 项目介绍

项目概述

Play with LLMs 是一个致力于分享如何训练和评估大型语言模型（LLMs）的项目。该项目关注于基于检索增强生成（RAG）、智能体（Agent）和链（Chain）技术的有趣应用。通过实际的代码示例和详细的案例，本项目为那些想尝试 LLMs 应用的用户提供了方便上手的解决方案。

快速上手

项目中的多个示例展示了如何使用不同的模型及其功能：

  • Mistral-8x7b-Instruct：展示了该模型如何稳定地输出 JSON 格式，并使用 Llamacpp 语法。

  • Mistral-8x7b-Instruct CoT Agent：此示例演示了如何逐步思考步骤，类似于连锁推理的代理。

  • Mistral-8x7b-Instruct ReAct Agent：结合工具调用功能，展示如何与环境交互。

  • Llama3-8b-Instruct：探索了通过 transformers、vLLM 和 Llamacpp 调试该模型的不同方法。

  • Llama3-8b-Instruct, CoT with vLLM：专注于如何在 vLLM 中实现连锁推理。

  • Chinese-Llama3-8b：通过微调，增强 Llama3 模型在中文对话中的应用能力。

  • LLama-cpp-convert-GGUF：涉及模型量化与转换，并上传至 HuggingFace（一个开源机器学习社区和平台）。

深入LLMs

对大型语言模型感兴趣的用户还可以通过该项目深入了解预训练、微调及人类反馈强化学习（RLHF）的过程。例如，项目中的 qlora-finetune-Baichuan-7B 就是一个专门教用户如何微调 Baichuan-7B 模型的指南，展示了通过不同技术获得更好表现的潜力。

案例展示

项目提供了丰富的案例展示，帮助用户更直观地理解各种模型的实际表现。例如，Mixtral 8x7b ReAct 和 Llama3-8b ReAct 的动态图片展示了它们在不同应用场景中的交互能力。这些案例可以帮助用户选择最适合其需求的模型和技术，从而在自己的项目中取得更好的成果。

通过 Play with LLMs 项目，开发者们不仅可以学习如何高效地使用大型语言模型，还能从中挖掘出无限的创新潜力和应用场景。

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