一个全面的大型语言模型(LLM)教学项目,涵盖LLM基础知识、科学家和工程师的相关内容。课程内容包括数学、Python编程、神经网络基础和自然语言处理技术,旨在深入理解LLM架构、数据准备、分布式训练和超参数调整。该项目专注于运行LLMs、构建向量存储和优化推理,同时提供监控、评估方法和安全性保障。
llm-course的特点:
1. 包括LLM基础知识、LLM科学家和LLM工程师三个主要部分
2. 涵盖数学、Python编程、神经网络基础和自然语言处理相关技术
3. 深入理解LLM架构、数据准备、分布式训练和超参数调整
4. 专注于运行LLMs、构建向量存储和优化推理
5. 提供监控、评估方法和安全性保障
llm-course的功能:
1. 学习LLM基础知识,如数学和编程
2. 掌握LLM架构和优化技术
3. 实施检索增强生成(RAG)
4. 进行分布式训练和超参数调整
5. 部署和确保LLMs的安全性
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