Reka的创始人、著名GPU评论家Yi Tay在一篇博客文章中概述了他们在谷歌之外训练极强语言模型的经验。主要的挑战来自于集群和硬件的不稳定性，他们还发现软件的成熟度也是一个挑战。尽管如此，他们还是成功地训练出了...

本文讨论如何为大型语言模型构建结构化文档，以及在整个过程中需要考虑的最佳实践。首先，为LLM编写文档时应当注意文档的结构及可读性。其次，可以通过提供示例代码、使用清晰的术语和概念以及清晰的语言来使文档更...

一家名为LLMify的初创公司正在推出一种新的方法来训练语言模型，他们将在没有预训练模型的情况下从零开始培训LLMs。该公司的创始人表示，这种方法可以提高模型的准确性和适用性，并加快训练时间。该公司已经引起了一...

Unsloth 项目旨在重写训练和推理语言模型的重要内核。它发布了一个示例，其中包括 Google 开源的 Gemma 模型的代码。通过使用 Unsolth，Gemma 的训练速度可以提高 2.4 倍。这个项目的目标是通过修改模型的内核，实现...

Bonito是一种开源模型，旨在将未注释的文本转换为定制的训练数据集，从而增强大型语言模型对专业任务的适应性，而不需要预先存在的注释。

这个仓库包含了一系列有用的资源，重点是大型语言模型在视频理解领域的应用。这些资源包括论文、代码和数据集，可以帮助研究人员和工程师更好地理解和应用LLMa模型。LLMa模型是一种基于自然语言处理的技术，在视觉和...

随着人工智能模型的不断发展，越来越多的研究人员开始研究如何在不影响模型准确性的前提下，提高模型的计算效率和内存利用率。LLM量化是一种后训练量化技术，可以使像OPT和LLaMA2这样的大型语言模型更具内存和计算效...

Distilabel是为AI工程师设计的框架，使用人类反馈的强化学习方法（例如奖励模型和DPO）对大型语言模型进行对齐。 它主要专注于LLM微调和适应性。 Distilabel可协助数据收集，清洗和训练。