llm-action
Ce projet vise à partager les principes techniques et l'expérience pratique liés aux grands modèles (ingénierie de grands modèles, mise en œuvre de grands modèles).
Apprenez et mettez en œuvre des techniques pour former et optimiser de grands modèles AI.
Depuis le 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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Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentCe projet vise à partager les principes techniques et l'expérience pratique liés aux grands modèles (ingénierie de grands modèles, mise en œuvre de grands modèles).
llm-action compte 25k étoiles sur GitHub. Il a été forké 2.8k fois. llm-action est écrit principalement en HTML. Il est développé activement depuis 2023. llm-action est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : llm, llm-inference, llm-serving, llm-training.
Qu'est-ce que llm-action ?
Ce projet vise à partager les principes techniques et l'expérience pratique liés aux grands modèles (ingénierie de grands modèles, mise en œuvre de grands modèles).
llm-action est-il open source ?
llm-action est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.
llm-action est-il gratuit ?
Oui. llm-action est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est llm-action ?
llm-action est disponible sous licence Apache-2.0.
Dans quel langage llm-action est-il écrit ?
llm-action est écrit principalement en HTML.
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[](https://olud.ai/project/liguodongiot-llm-action.html)
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