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大型语言模型指南

GitHub仓库《Large Language Models快速入门指南》包含丰富的代码段和笔记本,展示了Transformer模型的多种应用,包括语义搜索、提示工程、文本分类、推荐引擎和视觉问答等。克隆仓库并打开Jupyter Notebook,即可深入学习这些技术。仓库不断更新,旨在为读者提供详细的教程和示例,帮助高效使用大型语言模型。

Quick Start Guide to Large Language ModelsTransformer模型OpenAIJupyter笔记本GitHubGithub开源项目

项目介绍:快速入门大语言模型指南 第二版

欢迎来到“快速入门大语言模型指南 - 第二版”的 GitHub 仓库。本仓库包含书中使用的代码片段和笔记本,展示了在使用 Transformer 模型和大语言模型(LLMs)中的各种应用和高级技术。

仓库结构

目录

  • notebooks:包含书中每一章的 Jupyter 笔记本。
  • data:储存笔记本中使用的数据集。
  • images:储存笔记本中使用的图像和图表。

笔记本概览

以下是 notebooks 目录中的笔记本列表,它们按照书中的章节进行组织。

第一部分 - 大语言模型简介

  • 第二章:使用大语言模型进行语义搜索

  • 第三章:提示工程的第一步

  • 第四章:AI 生态系统:整合各部分

第二部分 - 充分利用大语言模型

第三部分 - 高级大语言模型使用

如何使用

要使用此仓库:

  1. 将仓库克隆到本地机器:
git clone https://github.com/yourusername/quick-start-llms.git
  1. 导航到 notebooks 目录并打开你选择的 Jupyter 笔记本:
cd quick-start-llms
  1. 安装必要的库:
pip install -r requirements.txt

注意:某些笔记本可能需要特定的数据集,这些数据集可以在 data 目录中找到。

贡献说明

欢迎贡献!如果你有任何补充、纠正或增强建议,请随时提交拉取请求。

免责声明

此仓库仅供教育目的,旨在配合《快速入门大语言模型指南 - 第二版》一书使用。请参考书籍以获取笔记本中涵盖主题的深入解释和讨论。

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