微调工具大全：AI模型优化资源汇总
Transformers：自然语言处理的革命性工具
本文深入探讨了Hugging Face的Transformers库，介绍了其核心功能、应用场景和最佳实践，为读者提供了全面的Transformers使用指南。
LLM-workshop-2024: 深入理解大语言模型的实现与应用
探索Sebastian Raschka博士的4小时编码工作坊，揭秘大语言模型的内部机制和实际应用，助您掌握AI时代的核心技能。
VisualGLM-6B: 开源多模态对话语言模型的新突破
VisualGLM-6B是一个开源的、支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,具有62亿参数。本文详细介绍了该模型的特点、使用方法、局限性等内容,为读者提供了全面的了解。
领域特定大语言模型:开源模型、数据集与评测基准综述
本文全面介绍了垂直领域大语言模型的最新进展,包括医 疗、法律、金融等领域的开源模型,以及相关数据集和评测基准,为研究人员和开发者提供了宝贵的参考资源。
RAG-Retrieval: 革新检索增强生成的全链路解决方案
RAG-Retrieval 提供了统一的 RAG 检索微调和推理框架,支持多种检索模型,并开发了轻量级 Python 库实现高效推理,为 RAG 应用提供全面解决方案。
LLMs相关知识及面试题全面解析
本文全面介绍了大语言模型(LLMs)的相关知识,包括基础概念、模型架构、训练方法等,并整理了常见的LLM面试题目。文章内容丰富详实,是LLM学习和面试的重要参考资料。
LLM微调技术全面指南:方法、最佳实践与应用
本文全面介绍了大型语言模型(LLM)的微调技术,包括微调的概念、方法、最佳实践以及实际应用。文章深入探讨了微调的重要性、主要方法如监督微调和人类反馈强化学习,以及微调过程中的数据准备、参数选择等关键步骤。同时还介绍了微调在情感分析、聊天机器人等领域的具体应用。
从零开始构建大型语言模型：LLMs-from-scratch项目详解
本文深入介绍了Sebastian Raschka的LLMs-from-scratch项目，该项目旨在从头开始实现一个类似ChatGPT的大型语言模型。文章详细解析了项目的结构、内容和目标，为读者提供了一个全面的指南，帮助理解和学习如何构建自己的大型语言模型。
LitGPT: 高性能大语言模型的预训练、微调和部署工具
LitGPT是一个强大的命令行工具,用于对20多种大语言模型进行预训练、微调、评估和部署。它采用最先进的技术,支持闪存注意力、量化、LoRA等方法,可在单个或多个GPU/TPU上高效训练和部署模型。
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