LLM资料大全:文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等

本资源大全涵盖了中文大语言模型(LLM)的各种方面,包括文本和多模态模型、垂直领域微调、数据集、训练框架、推理部署工具和提示词工程等。项目列举了ChatGLM、LLaMA、OpenChineseLLaMA等多个开源模型及其应用,如医疗、法律、金融等领域的微调实例。同时,提供了LLM评测标准和基准,如FlagEval、C-Eval等,并汇总了学习资源和实战教程,帮助开发者深入理解和使用LLM。

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LLM资料大全:文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等

自ChatGPT为代表的大语言模型(Large Language Model, LLM)出现以后,由于其惊人的类通用人工智能(AGI)的能力,掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后,业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。本项目旨在收集和梳理中文LLM相关的开源模型、应用、数据集及教程等资料,目前收录的资源已达100+个!

常见底座模型细节概览:

底座 包含模型 模型参数大小 训练token数 训练最大长度 是否可商用
ChatGLM ChatGLM/2/3 Base&Chat 6B 1T/1.4 2K/32K 可商用
LLaMA LLaMA/2/3 Base&Chat 7B/8
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