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。

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。

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。

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。 |

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

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。

《卢菁博士AI大模型微调实战训练营》

《卢菁博士AI大模型微调实战训练营》 简介：《卢菁博士AI大模型微调实战训练营》由卢菁博士主讲，是专注于AI大模型微调的实战课程。课程详细介绍AI大模型微调的原理、方法和技巧，通过实际案例和项目，指导学员掌握如何根据具体任务需求对预训练大模型进行微调，以提高模型性能和应用效果，适合AI开发者、数据科学家等专业人士学习 标签：#AI大模型#模型微调#实战训练#AI开发#数据科学 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/46ad619b27b7

TencentPretrain：腾讯预训练模型框架

TencentPretrain：腾讯预训练模型框架 预训练已经成为人工智能技术的重要组成部分，为大量人工智能相关任务带来了显著提升。TencentPretrain是一个用于对文本、图像、语音等模态数据进行预训练和微调的工具包。TencentPretrain遵循模块化的设计原则。通过模块的组合，用户能迅速精准的复现已有的预训练模型，并利用已有的接口进一步开发更多的预训练模型。通过TencentPretrain，我们建立了一个模型仓库，其中包含不同性质的预训练模型（例如基于不同模态、编码器、目标任务）。用户可以根据具体任务的要求，从中选择合适的预训练模型使用。TencentPretrain继承了的部分工作，并在其基础上进一步开发，形成支持多模态的预训练模型框架。 TencentPretrain有如下几方面优势: 可复现 TencentPretrain已在许多数据集上进行了测试，与原始预训练模型实现（例如BERT、GPT-2、ELMo、T5、CLIP）的表现相匹配 模块化 TencentPretrain使用解耦的模块化设计框架。框架分成Embedding、Encoder、Target等多个部分。各个部分之间有着清晰的接口并且每个部分包括了丰富的模块。可以对不同模块进行组合，构建出性质不同的预训练模型 多模态 TencentPretrain支持文本、图像、语音模态的预训练模型，并支持模态之间的翻译、融合等操作 模型训练 TencentPretrain支持CPU、单机单GPU、单机多GPU、多机多GPU训练模式，并支持使用DeepSpeed优化库进行超大模型训练 模型仓库 我们维护并持续发布预训练模型。用户可以根据具体任务的要求，从中选择合适的预训练模型使用 SOTA结果 TencentPretrain支持全面的下游任务，包括文本/图像分类、序列标注、阅读理解、语音识别等，并提供了多个竞赛获胜解决方案 预训练相关功能 TencentPretrain提供了丰富的预训练相关的功能和优化，包括特征抽取、近义词检索、预训练模型转换、模型集成、文本生成等 ||#框架