教你从零开始构建类似 ChatGPT 的大语言模型。

教你从零开始构建类似 ChatGPT 的大语言模型。 在 GitHub 上发现一本《Build a Large Language Model (From Scratch)》书籍。 作者将带你从头开始构建一个类似 GPT 语言模型，这过程让你了解如何创建、训练和微调大型语言模型 (LLMs)！ 书籍主要分为 8 大章节，如下： 第 1 章：了解大语言模型（LLM）解析 第 2 章：介绍文本数据处理技巧 第 3 章：通过编程实现注意力机制（Attention Mechanisms） 第 4 章：从零开始实现类似 GPT 模型 第 5 章：对未标注数据进行预训练 第 6 章：针对文本分类的模型微调 第 7 章：结合人类反馈进行模型微调 第 8 章：在实践中使用大语言模型 书籍前两章内容已出，剩下的会逐步放出。 |

大语言模型（LLM）微调技术笔记 || #笔记

大语言模型（LLM）微调技术笔记 || #笔记 在预训练后，大模型可以获得解决各种任务的通用能力。然而，越来越多的研究表明，大语言模型的能力可以根据特定目标进一步调整。这就是微调技术，目前主要有两种微调大模型的方法 1：指令微调，目标是增强（或解锁）大语言模型的能力。 2：对齐微调，目标是将大语言模型的行为与人类的价值观或偏好对齐。

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本项目旨在构建一个小参数量的llm，走完预训练 -> 指令微调 -> 奖励模型 -> 强化学习 四个阶段，以可控的成本完成一个可以完成简单聊天任务的chat模型，目前完成前两个阶段。 使用bert4torch训练框架，代码简洁高效； 训练的checkpoint可以无缝衔接transformers，直接使用transformers包进行推理； 优化了训练时候文件读取方式，优化内存占用； 提供了完整训练log供复现比对； 增加自我认知数据集，可自定义机器人名称作者等属性。 chat模型支持多轮对话。

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cohere的大型语言模型(LLM)课程 | 课程从基础开始，涵盖了建立和使用文本表示和文本生成模型的所有内容。 理论部分以类比和实例而不是公式进行解释，实践部分包含大量有用的代码示例，帮你巩固知识。 课程内容包括：大型语言模型是如何工作的、LLM有什么用、如何使用LLM构建和部署应用等。

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【资料】英语零基础直达六级（从头开始学英语）资源 | 简介：《英语零基础直达六级（从头开始学英语）资源》是一门覆盖广泛的实用课程，旨在为学员提供从基础到进阶的学习内容，无论是理论知识还是实际操作技巧，都能帮助学员在相关领域中获得深入的理解和应用能力。 | 标签：#课程 #英语零 #英语零基础直达六级（从头开始学英语）资源 | 文件大小：NG | 链接：

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基于LLM的系统和产品的构建模式 | 讨论了如何将大型语言模型(LLM)应用于系统和产品中的实用模式，介绍了七种关键模式，包括评估性能、使用外部知识、微调模型、缓存技术以减少延迟和成本、设置保护措施确保输出质量、设计防御性用户体验来处理错误、收集用户反馈来建立数据循环。 深入讨论了如何使用各种评估指标来衡量模型性能，包括BLEU、ROUGE、BERTScore和MoverScore等；提到了如何使用检索增强生成技术(RAG)将外部信息嵌入到模型中，提高生成质量和可用性。