LLMBox是一个全面的代码工具库,专门用于开发和实现大语言模型,其基于统一化的训练流程和全面的模型评估框架。LLMBox旨在成为训练和利用大语言模型的一站式解决方案,其内部集成了大量实用的功能,实现了训练和利用阶段高度的灵活性和效率。 YuLan大模型:代码库 YuLan系列模型是中国人民大学高瓴人工智能学院师生共同开发的...
Low contributions. Medium-low contributions. Medium-high contributions. High contributions. More 2024 Contribution activity October 2024 LLMBook-zh has no activity yet for this period. Loading Show more activity Seeing something unexpected? Take a look at the GitHub profile guide. Footer...
https://llmbook-zh.github.io/ 中文书下载链接1: https://github.com/LLMBook-zh/LLMBook-zh.github.io/blob/main/LLMBook.pdf 中文书下载链接2: http://aibox.ruc.edu.cn/zws/index.htm 全书章节组织: 一、背景与基础知识 第一章引言(大模型发展历程、重要技术概览) 第二章基础介绍(Scaling Law、GPT...
- Promptbook是一个用于构建负责任、可控和透明应用程序的工具。 - Promptbook引入了一种名为"Book"的新语言,用于定义项目、流程和知识。 - Promptbook可以帮助解决LLM模型的限制问题,如幻觉、离题回答、输出质量低、语言和提示漂移等。 - Promptbook提供了多种工具和技术,如缓存、编译+准备、即时微调、期望感知生成...
0. 一些有用的Notebook 1. LLM 基础 1.1 机器学习 ML 的数学基础 1.2 ML 中的 Python 1.3 神经网络 1.4 自然语言处理(NLP) 2. LLM Scientist 2.1 LLM 架构 2.2 构建指令数据集 2.3 预训练模型 2.4 监督式微调 2.5 RLHF(基于人类反馈的强化学习) 2.6 评估 2.7 量化 2.8 新趋势 3. LLM 工程师 ...
LLM依赖性:Bisheng应用程序依赖于LLM的性能,而LLM的质量和可用性可能会影响应用程序的性能。 技术复杂性:尽管Bisheng简化了AIGC开发,但理解LLM的底层技术对于充分利用平台的潜力至关重要。 使用建议 对于希望快速构建和部署LLM驱动的应用程序的开发者,Bisheng是一个理想的平台。 企业可以利用Bisheng的企业级特性,构建可靠...
近日,Meta(原 Facebook)开源了他们公司的新一代大模型 Llama 3,虽然目前只放出了 8B 和 70B 两个版本,但是在评估结果上已经优于 Claude 3 Sonnet、Mistral Medium 和 GPT-3.5 等大模型。Meta 官方还表示,这些只是开胃菜,更强的 400B 参数的模型已经在训练中了,预计几个月后将和大家见面(开源与否尚不明确...
Link to the book page on Amazon.com ISBN 9781633437166 To download a copy of this repository, click on the Download ZIP button or execute the following command in your terminal: git clone --depth 1 https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch.git (If you downloaded the code bundle from ...
https://github.com/LLMBook-zh/LLMBook-zh.github.io/blob/main/LLMBook.pdf 中文书下载链接2: http://aibox.ruc.edu.cn/zws/index.htm 全书章节组织: 一、背景与基础知识 第一章引言(大模型发展历程、重要技术概览) 第二章基础介绍(Scaling Law、GPT系列模型发展历程) ...
https://github.com/LLMBook-zh/LLMBook-zh.github.io/blob/main/LLMBook.pdf 中文书下载链接2: http://aibox.ruc.edu.cn/zws/index.htm 全书章节组织: 一、背景与基础知识 第一章引言(大模型发展历程、重要技术概览) 第二章基础介绍(Scaling Law、GPT系列模型发展历程) ...