在单个Jupyter Notebook中，实现从零开始训练一个小型GPT风格的解码器语言模型。涵盖了从文本分词、位置编码、自注意力机制到模型训练和推理的完整过程。同时每一步还有详细的讲解。读者可以通过该项目深入理解GPT模型的内部机制、训练流程等。

一份教程，介绍如何从零开始实现一个稀疏 MoE（混合专家）模型，包括模型的基本组成和组件的代码实现。

该项目深入介绍了Transformer模型的背景、关键组件及其实现细节，旨在帮助开发者理解并实现Transformer架构。

Trapper是一个旨在更轻松地在下游任务上训练基于Transformer的模型的NLP库，采用模块化设计，提供一致的API，支持多种下游任务，能够实现最先进的NLP性能。

The Interactive Transformer是一个可视化界面，旨在帮助用户理解和解释Transformer模型。该工具提供了交互式的可视化功能，使用户能够实时操作模型参数，并支持多种Transformer模型，具有直观的用户界面和详细的模型组件及机制解释，是学习和研究Transformer的重要工具。

本笔记包括模型推理、Transformer 模型结构和 lightllm 框架代码分析的详细内容，旨在帮助读者深入理解和应用相关技术。

该项目提供edX和Databricks Academy的大型语言模型课程资料和幻灯片，旨在帮助学生和教师深入理解大型语言模型的基本原理和应用。

Hugging Face生态(Transformers, Datasets, Tokenizers, and Accelerate等)使用教程，旨在帮助用户掌握各种工具和库，提供实践示例和交互式学习体验，适合不同水平的开发者。

Intel Extension for Transformers 是一个开源项目，旨在使客户端 CPU 上的大型语言模型（LLM）微调成为可能，特别是在没有 GPU 的情况下。它支持在 CPU 上进行 QLoRA 微调，适用于笔记本电脑环境，并通过优化的性能提升模型训练效率。该项目与 HuggingFace Transformers 兼容，支持 4 位推理，并利用 Intel 神经压缩器提供丰富的模型压缩技术，如量化、剪枝和蒸馏，显著提高了英特尔平台上的推理效率。此外，它还支持自动化的仅限权重的 INT4 量化流程，兼容多个流行的大语言模型，如 Llama2、Llama 和 GPT-NeoX。

carefree-flow是一个基于OneFlow的深度学习库，旨在简化模型构建与训练过程，提供高效的计算性能和友好的API设计，支持动态计算图，适合开发者快速原型和高性能训练需求。