LLaMA AI 工具集合：相关工具、网站和项目一站式资源
llama-tokenizer-js 学习资料汇总 - 浏览器端LLaMA模型JavaScript分词器
llama-tokenizer-js是一个用于LLaMA模型的JavaScript分词器,可在浏览器端运行。本文汇总了该项目的相关学习资源,包括官方文档、使用教程、在线演示等,帮助开发者快速上手使用这个强大的工具。
LLM-RLHF-Tuning入门指南 - 基于人类反馈的大语言模型强化学习微调实战
本文介绍了LLM-RLHF-Tuning项目,该项目实现了基于人类反馈的大语言模型强化学习微调(RLHF)的全流程,包括SFT、RM、PPO和DPO等算法。文章总结了项目的主要特点、支持的模型和训练方法,以及详细的使用指南,为想要入门RLHF的读者提供了实用参考。
Visual-Chinese-LLaMA-Alpaca 学习资料汇总 - 多模态中文大语言模型
本文汇总了Visual-Chinese-LLaMA-Alpaca项目的相关学习资源,包括项目介绍、模型下载、使用教程等,帮助读者快速了解和上手这个多模态中文大语言模型。
LLM-Shearing:加速大语言模型预训练的结构化剪枝方法 - 学习资料汇总
LLM-Shearing是一种通过结构化剪枝来加速大语言模型预训练的方法,可以在保持模型性能的同时大幅降低训练成本。本文汇总了该项目的相关学习资料,帮助读者快速了解和使用LLM-Shearing。
OmniQuant入门学习资料-Omnidirectionally Calibrated Quantization for LLMs
OmniQuant是一种针对大语言模型的全方位校准量化技术,本文汇总了OmniQuant项目的相关学习资源,帮助读者快速入门和了解这项技术。
LLaMA-MoE学习资料汇总 - 基于LLaMA的轻量级混合专家模型
本文汇总了LLaMA-MoE项目的相关学习资料,包括项目介绍、安装指南、快速入门、模型性能等,帮助读者快速了解和上手这个轻量级的混合专家模型。
text-generation-webui-colab入门指南 - 在Colab上运行大型语言模型的Web UI工具
本文介绍了text-generation-webui-colab项目,这是一个可在Google Colab上运行的大型语言模型Web界面,提供了多种模型和使用教程,是入门大型语言模型的理想选择。
LLamaSharp入门指南 - C#/.NET高效运行LLM的开源库
LLamaSharp是一个基于llama.cpp的C#/.NET库,可以在本地设备上高效运行LLaMA等大语言模型。本文汇总了LLamaSharp的主要特性、入门教程和学习资源,帮助开发者快速上手使用。
dalai入门指南 - 在本地运行LLaMA和Alpaca语言模型
dalai是一个简单易用的工具,可以让你在自己的电脑上运行LLaMA和Alpaca大型语言模型。本文介绍了dalai的主要功能、安装使用方法以及相关学习资源,帮助你快速上手这个强大的本地AI工具。
OpenLLMWiki: 开源大语言模型的百科全书
OpenLLMWiki是一个全面的开源大语言模型资源库,汇集了60多个开源ChatGPT替代项目和20多个基础语言模型的详细信息。它为研究人员和开发者提供了宝贵的参考,助力开源AI的发展。
LLaMA: 一个开放高效的基础语言模型
LLaMA是Meta AI研究院开发的一系列开源大型语言模型,包括7B到65B参数规模的模型。本文将详细介绍LLaMA模型的特点、架构、训练方法以及在各种NLP任务上的表现。
HCGF: 人性化的大语言模型微调框架
HCGF(Humanable Chat Generative-model Fine-tuning)是一个开源的大语言模型微调框架,旨在简化LLM的微调过程,让更多人能够便捷地定制专属于自己的AI助手。
MedQA-ChatGLM：基于医疗对话数据的智能问答系统
MedQA-ChatGLM是一个基于真实医疗对话数据在ChatGLM模型上进行微调的智能问答系统，旨在提供准确、专业的医疗咨询服务。
Tamil-LLaMA: 突破语言障碍的新型泰米尔语大模型
Tamil-LLaMA 是一个基于 Llama 2 的新型泰米尔语大模型,通过扩展词汇表和高效训练方法,显著提升了泰米尔语自然语言处理能力,并实现了双语交互,为泰米尔语乃至其他印度语言的 AI 发展做出了重要贡献。
Chinese-Vicuna: 一个基于LLaMA的中文指令跟随模型
Chinese-Vicuna是一个基于LLaMA的中文指令跟随模型，旨在以低资源的方式实现高效的中文语言模型训练。本文将详细介绍Chinese-Vicuna的开发背景、特点、性能表现以及使用方法。
使用LoRA方法在单个16G GPU上微调LLaMA模型
本文详细介绍了如何利用LoRA技术在有限的GPU资源上对大型语言模型LLaMA进行高效微调,包括环境配置、数据准备、模型训练和测试等完整流程。
Landmark Attention: 变革性的无限上下文长度Transformer模型
Landmark Attention是一种新型的注意力机制,通过引入landmark token来实现随机访问无限上下文长度的Transformer模 型。本文将详细介绍Landmark Attention的原理、实现方法及其在语言模型和LLaMA微调中的应用,探讨这一技术对大规模语言模型发展的重要意义。
TextGen:多种文本生成模型的实现与应用
TextGen是一个开源项目,实现了包括LLaMA、ChatGLM、GPT-2、BART、T5等多种文本生成模型,支持模型训练和推理,可用于对话生成、文本翻译、摘要生成等多种自然语言处理任务。
ChatDoctor: 基于医学领域知识的人工智能医疗助手
ChatDoctor是一个基于LLaMA大语言模型并使用医学领域知识进行微调的医疗聊天模型。它旨在为患者提供智能可靠的医疗咨询服务,能够理解患者需求并提供准确的医疗建议。
Honest LLaMA: 通过推理时干预提升语言模型的诚实度
本文介绍了一种名为推理时干预(ITI)的新技术,旨在提高大型语言模型的诚实度。该方法通过在推理过程中调整模型激活来实现,显著提升了LLaMA模型在TruthfulQA基准测试上的表现。
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