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基于百川-7b的开源多模态大型语言模型.zip

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简介：
基于百川-7b的开源多模态大型语言模型是一款集成了视觉和文本处理能力的先进AI系统，旨在为开发者提供一个强大且灵活的研究平台。此模型支持广泛的自然语言理解与生成任务，并通过其开放源代码促进社区协作和技术创新。 基于百川-7b的开源多模态大语言模型——适用于毕业设计、课程设计及项目开发。所有源码均经过助教老师的测试，确保运行无误。欢迎下载交流。 请在下载后首先查阅README.md文件（如有），注意某些链接可能需要特殊手段才能访问。

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  • 基于百川-7b的开源多模态大型语言模型.zip
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    基于百川-7b的开源多模态大型语言模型是一款集成了视觉和文本处理能力的先进AI系统，旨在为开发者提供一个强大且灵活的研究平台。此模型支持广泛的自然语言理解与生成任务，并通过其开放源代码促进社区协作和技术创新。 基于百川-7b的开源多模态大语言模型——适用于毕业设计、课程设计及项目开发。所有源码均经过助教老师的测试，确保运行无误。欢迎下载交流。 请在下载后首先查阅README.md文件（如有），注意某些链接可能需要特殊手段才能访问。
     
  • 百川大模型微调与LoRA模型训练，打造个性化的大预言模型
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    本项目聚焦于通过微调大模型及LoRA技术，开发个性化的语言预测模型，旨在提升模型在特定领域的适应性和效率。 百川大模型微调采用Lora技术进行训练，并支持Baichuan-7B模型的量化处理（包括int和INT4量化）。Baichuan-7B是由百川智能开发的一个开源且可商用的大规模预训练语言模型，基于Transformer架构，在大约1.2万亿tokens的数据上进行了训练。该模型拥有约70亿参数，并支持中英双语，上下文窗口长度为4096。在标准的中文和英文基准测试（如C-Eval/MMLU）中取得了同尺寸最佳的效果。
     
  • LangChain：开源的大型语言模型(LLM)框架
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    LangChain是一款开源软件框架，旨在简化和促进大型语言模型（LLM）的应用开发。它为开发者提供了构建、集成和部署先进语言处理应用所需的工具与接口。 LangChain是由Harrison Chase开发的一个框架，旨在满足大型语言模型（LLM）的需求。自OpenAI的GPT-3取得巨大成功以来，它的受欢迎程度显著上升，特别是随着GPT-3.5和GPT-4的推出更是如此。2022年10月底推出的LangChain利用了这些进展，提供了一个专门用于创建依赖于LLM的应用程序平台，而不仅仅是实验性的。 LangChain的核心理念是将不同的组件连接或“链条”在一起，形成复杂的应用系统。这些链子可以使用许多模块的碎片构建而成，例如不同提示模板（如聊天回复、ELI5等）、与各种LLM模型的接口（包括GPT-3和BLOOM等），代理功能（利用LLM来决定执行的操作）以及记忆管理（短期及长期）。所有这些组件都以标准应用框架的形式提供。 langchain4j是LangChain的一个Java封装器，它引导用户了解该项目并展示其使用场景的可能性，并且项目开发者宣布将进一步发展。
     
  • 大语言模型(LLM)的开源汇总
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    本资源汇集了各类大型语言模型（LLM）的相关开源项目，涵盖模型架构、训练数据及评估方法等内容，旨在促进学术交流和技术创新。 开源大语言模型(LLM)汇总
     
  • 基于中文法律知识的大型语言模型.zip
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    本项目致力于开发和训练专门针对中文法律领域的大型语言模型，旨在提供精准、专业的法律咨询服务与文档撰写能力。通过深度学习海量法律法规及案例数据，提升模型在法律专业场景下的应用效果与准确性。 LaWGPT 是一系列基于中文法律知识的开源大语言模型。 该系列模型在通用中文基座模型（如 Chinese-LLaMA、ChatGLM 等）的基础上扩充了法律领域专有词表，并进行了大规模中文法律语料预训练，增强了大模型在法律领域的基础语义理解能力。在此基础上，通过构造法律领域对话问答数据集和中国司法考试数据集进行指令精调，提升了模型对法律内容的理解和执行能力。
     
  • Grok-1开源大语言模型代码
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    Grok-1是一款最新的开源大语言模型，其源代码向公众开放，旨在促进社区合作与创新，提供了一个灵活且强大的平台用于研究和开发。 xAI的Grok-1模型已开源，并遵循Apache-2.0许可证。用户可以自由使用、修改和分发该软件。存储库包含用于加载和运行Grok-1权重模型的JAX示例代码。用户需要下载checkpoint文件，将ckpt-0目录放置在checkpoint中并配置好相关环境后，可以通过运行以下命令来测试：python run.py
     
  • 最全面的开源LLM（大语言模型）汇总.zip
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    本资料汇集了各类顶尖开源大语言模型资源，旨在为研究者和开发者提供一个详尽且易于访问的平台，促进技术交流与创新。 最全的开源LLM（大语言模型）整理.zip
     
  • 基于Qwen2.5-7B-Instruct的大模型微调实战手册
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    本手册详细介绍了使用Qwen2.5-7B-Instruct大模型进行微调的实际操作步骤与技巧，旨在帮助用户优化模型性能以适应特定任务需求。 本段落档详细介绍了如何使用Qwen2.5-7B-Instruct大模型进行微调的具体步骤。主要内容包括环境搭建、预训练模型下载、微调准备工作、具体微调流程以及如何启用外部记录面板等。通过本段落档，读者可以逐步掌握在AutoDL平台上独立部署并微调大模型的方法。 适合人群：具备一定机器学习基础和技术能力的研究人员和开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解和应用大模型微调技术的实际项目，如自然语言处理任务优化、提升模型性能等。 阅读建议：建议读者按部就班地跟随文档步骤进行实际操作，并结合具体的项目需求调整相关参数和配置。此外，建议配合 wandb 记录实验结果，以便更好地分析和改进模型。
     
  • 实战大型语言模型
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    实战大型语言模型是一系列深入探讨和实践如何运用现代大规模预训练语言模型解决实际问题的文章或课程。它涵盖了从基础理论到高级应用的各种内容，旨在帮助学习者掌握最前沿的技术并应用于具体场景中。 《Hands on Large Language Models》是由杰伊·阿拉姆玛和马尔滕·格罗滕多斯特合著的一本书籍。这本书深入介绍了大型语言模型的相关知识和技术，并提供了丰富的实践指导，帮助读者更好地理解和应用这些技术。