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

前言

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!

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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
ChatGLMChatGLM/2/3 Base&Chat6B1T/1.42K/32K可商用
LLaMALLaMA/2/3 Base&Chat7B/8B/13B/33B/70B1T/2T2k/4k部分可商用
BaichuanBaichuan/2 Base&Chat7B/13B1.2T/1.4T4k可商用
QwenQwen/1.5 Base&Chat7B/14B/72B/110B2.2T/3T8k/32k可商用
BLOOMBLOOM1B/7B/176B-MT1.5T2k可商用
AquilaAquila/2 Base/Chat7B/34B2k可商用
InternLMInternLM/2 Base/Chat/Code7B/20B200k可商用
MixtralBase&Chat8x7B32k可商用
YiBase&Chat6B/9B/34B3T200k可商用
DeepSeekBase&Chat1.3B/7B/33B/67B4k可商用
XVERSEBase&Chat7B/13B/65B/A4.2B2.6T/3.2T8k/16k/256k可商用

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型,如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型,需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型,那么学习路线是必不可少的,下面的这份路线能帮助你快速梳理知识,形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别:AI大模型API应用开发工程

L3级别:大模型应用架构进阶实践

L4级别:大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别,市场上大多数岗位都是可以胜任,但要还不是天花板,天花板级别要求更加严格,对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。

以上的AI大模型学习路线,不知道为什么发出来就有点糊,高清版可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

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三、大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

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四、AI大模型商业化落地方案

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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

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