llm-action
Este proyecto tiene como objetivo compartir principios técnicos y experiencias prácticas relacionadas con grandes modelos (ingeniería de grandes modelos, implementación de grandes modelos).
Aprende sobre e implementa técnicas para entrenar y optimizar grandes modelos de IA.
Del README
- 大模型参数高效微调技术原理综述（一）-背景、参数高效微调简介
- 大模型参数高效微调技术原理综述（二）-BitFit、Prefix Tuning、Prompt Tuning
- 大模型参数高效微调技术原理综述（三）-P-Tuning、P-Tuning v2
- 大模型参数高效微调技术原理综述（四）-Adapter Tuning及其变体
- 大模型参数高效微调技术原理综述（五）-LoRA、AdaLoRA、QLoRA
- 大模型参数高效微调技术原理综述（六）-MAM Adapter、UniPELT
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasEste proyecto tiene como objetivo compartir principios técnicos y experiencias prácticas relacionadas con grandes modelos (ingeniería de grandes modelos, implementación de grandes modelos).
llm-action tiene 25k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 2.8k veces. llm-action está escrito principalmente en HTML. Se desarrolla activamente desde 2023. llm-action está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: llm, llm-inference, llm-serving, llm-training.
¿Qué es llm-action?
Este proyecto tiene como objetivo compartir principios técnicos y experiencias prácticas relacionadas con grandes modelos (ingeniería de grandes modelos, implementación de grandes modelos).
¿llm-action es de código abierto?
llm-action es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.
¿llm-action es gratis?
Sí. llm-action es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está llm-action?
llm-action está disponible bajo la licencia Apache-2.0.
¿En qué lenguaje está escrito llm-action?
llm-action está escrito principalmente en HTML.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/liguodongiot-llm-action.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.