LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing

LLM PowerHouse 项目简介

关于 LLM PowerHouse

LLM PowerHouse 是一个帮助开发者、研究人员和爱好者充分利用大型语言模型 (LLM) 的 GitHub 项目。该项目提供了从定制训练到推理的全面指导，旨在推动自然语言理解应用的极限。

主要内容

LLM 基础

该部分介绍了构建 LLM 所需的基础知识，包括数学、Python 和神经网络等方面的内容。对于刚接触 LLM 的朋友，这部分提供了丰富的资源可以参考。

解锁 LLM 科学艺术

在这一部分，参与者将学习如何通过先进的方法构建顶尖的 LLM，从模型架构到量化技术，再到新兴趋势的介绍。

构建生产级 LLM 应用

这里关注的是如何构建和部署坚实的基于 LLM 的应用，重点在于模型增强和实际的部署策略，使其在生产环境中更加实用和高效。

详细内容

LLM 基础

• 数学：理解机器学习算法所需的数学基础知识，如线性代数、微积分、概率统计。
• Python：学习Python的基本语法及数据科学、机器学习相关库的应用。
• 神经网络：了解神经网络的基本结构、训练和优化过程，以及过拟合现象的处理方法。
• 自然语言处理：掌握文本预处理、特征提取技术、词嵌入和循环神经网络等技术。

解锁 LLM 科学艺术

• LLM 架构：深入探讨变换器架构，理解注意力机制和文本生成方法。
• 构建指导数据集：探讨如何获取和生成高质量的指导数据集。
• 预训练模型：了解大规模数据的预处理和语言建模的基本概念。
• 监督微调：通过LoRA、QLoRA等方法进行参数高效的微调。
• 强化学习与人类反馈：使用RLHF优化模型，使其更符合人类偏好。

构建生产级 LLM 应用

• 运行 LLM：介绍了使用API和开源模型运行LLM的方法，并提供额外的提示和引导技术来改善输出。
• 构建向量存储：在向量数据库中存储和检索信息的技术，包括文档切割和嵌入模型的使用。
• 检索增强生成：通过检索增加生成内容的质量，包括查询构建和后处理技术。
• 推理优化：优化推理过程，使用如Flash Attention和推测解码技术提升性能。
• 部署 LLM：包含本地及服务器部署技巧，以及安全措施和防御性设计。

总结

LLM PowerHouse 项目旨在成为语言模型开发者的一站式资源，通过详尽的指南、最佳实践和现成代码帮助用户更好地使用和开发LLM。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都可以在这个项目中找到有价值的信息和工具，让他们在语言模型应用的领域走得更远。