在當今這個人工智能飛速發(fā)展的時代，大語言模型（LLM）已經(jīng)成為了科技領域的一股不可忽視的力量。從 ChatGPT、Claude 到 Gemini，這些基于 LLM 的聊天機器人正在改變我們與機器互動的方式，它們能夠通過簡單的提示生成內(nèi)容和代碼，展現(xiàn)出強大的自然語言處理能力。如果你還沒有深入了解 LLM，或者沒有開始探索相關的 GitHub 倉庫，那么你可能已經(jīng)在 AI 領域的浪潮中落后了。今天，就讓我們一起走進這些頂級的 LLM GitHub 倉庫，看看如何從零開始掌握大語言模型，提升你的技術實力。

為什么一定要掌握 LLM？

在當下，像谷歌、微軟、亞馬遜這樣的科技巨頭都在積極構建自己的 LLM，同時，眾多企業(yè)也在招聘工程師來對這些 LLM 進行微調(diào)和部署，以滿足各自的需求。隨著對 LLM 專業(yè)知識人才的需求急劇增加，對 LLM 的實際理解已經(jīng)成為軟件工程、數(shù)據(jù)科學等領域的必備技能。如果你還沒有開始學習 LLM，現(xiàn)在就是最好的時機，去探索、去提升自己。

頂級 LLM 學習倉庫推薦

1. mlabonne/llm-course

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這個倉庫堪稱是 LLM 學習的“百科全書”。它為所有水平的學習者提供了從理論到實踐的完整指南，涵蓋了從量化、微調(diào)到模型合并以及構建基于 LLM 的實際應用等廣泛主題。無論是初學者還是希望提升知識水平的職場人士，都能在這里找到適合自己的內(nèi)容。它不僅涵蓋了理論基礎，還提供了豐富的實踐應用案例，確保學習者能夠系統(tǒng)地掌握 LLM 的知識。憑借超過 51k 的星標和龐大的社區(qū)貢獻，這個倉庫無疑是學習 LLM 的不二之選。

2. HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models

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這個倉庫是根據(jù) O’Reilly 出版社的《Hands-on Language Models》一書創(chuàng)建的，它以豐富的視覺效果和實用的指導幫助學習者深入理解 LLM 的工作原理。倉庫中包含每個章節(jié)的 Jupyter 筆記本，涵蓋了從基礎到高級的廣泛主題，如標記、嵌入、Transformer 架構、多模態(tài) LLM、微調(diào)技術等。它為開發(fā)者和工程師提供了實用的學習資源，通過實際案例幫助學習者將理論應用于現(xiàn)實世界的問題，而不僅僅是停留在理論層面。此外，它還涵蓋了微調(diào)、部署以及構建基于 LLM 的應用等內(nèi)容。

3. brexhq/prompt-engineering

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如果你正在與像 OpenAI 的 GPT-4 這樣的大型語言模型打交道，那么這個倉庫就是你的“秘籍”。它提供了關于 LLM 的完整指南，包括實用的提示和策略，以及從研究和生產(chǎn)用例中總結出的關于提示的教訓。這個倉庫涵蓋了 LLM 的歷史、提示工程策略和安全建議，包括提示結構、頂級 LLM 的標記限制等內(nèi)容。它專注于優(yōu)化提示的實際技巧，幫助開發(fā)者顯著提升 LLM 的輸出效果。它不僅提供了詳細的基礎知識，還涵蓋了高級提示策略，擁有龐大的社區(qū)支持，并且會定期更新，確保用戶能夠獲取最新的信息。

4. Hannibal046/Awesome-LLM

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這是一個關于 LLM 的“資源寶庫”，涵蓋了從開創(chuàng)性研究論文、訓練框架、部署工具到評估基準等各類資源。它按照不同的類別組織，包括論文和應用書籍，并且還設有排行榜來跟蹤不同 LLM 的性能。這個倉庫提供了重要的學習材料，包括教程和課程，擁有龐大的資源庫，是學習 LLM 的頂級資源之一。憑借超過 23k 的星標，它擁有龐大的社區(qū)，確保了信息的及時更新。

5. OpenBMB/ToolBench

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ToolBench 是一個開源平臺，專為訓練、服務和評估用于工具學習的 LLM 而設計。它提供了一個易于理解的框架，包括一個大規(guī)模的指令微調(diào)數(shù)據(jù)集，以增強 LLM 的工具使用能力。ToolBench 使 LLM 能夠與外部工具和 API 交互，從而提升其執(zhí)行現(xiàn)實世界任務的能力。它還提供了具有工具評估能力的 LLM 評估框架 ToolEval，如通過率和勝率等指標。這個平臺是學習新架構和訓練方法的基礎。

6. EleutherAI/pythia

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Pythia 項目旨在推動關于 LLM 的可解釋性、學習動態(tài)以及倫理和透明度方面的科學研究。這個倉庫的所有模型都提供了 154 個檢查點，使我們能夠從訓練過程中獲取內(nèi)在模式。所有模型、訓練數(shù)據(jù)和代碼都公開可用，以確保 LLM 研究的可重復性。它為 LLM 的科學研究提供了強大的支持。

7. WooooDyy/LLM-Agent-Paper-List

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這個倉庫系統(tǒng)地探索了基于 LLM 的代理的開發(fā)、應用和實現(xiàn)。它為該領域的研究人員和學習者提供了基礎級別的資源。它提供了關于基于 LLM 的代理的深入分析，涵蓋了它們的構建步驟和應用。它包含了一份精心組織的必讀論文列表，方便學習者獲取。此外，它還深入解釋了多代理系統(tǒng)的內(nèi)部行為和交互。

8. BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models

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這個倉庫是多模態(tài) LLM（MLLM）領域的資源寶庫。它涵蓋了從多模態(tài)指令微調(diào)、鏈式思考推理到幻覺緩解技術等廣泛主題。它還與 VITA 項目相關聯(lián)，這是一個開源的交互式多模態(tài) LLM 平臺，并附有一篇調(diào)查論文，提供了關于 MLLM 最新發(fā)展和應用的見解。這個倉庫匯集了大量與 MLLM 相關的論文、工具和數(shù)據(jù)集，是學習該領域的重要資源。它包含了大量關于緩解 MLLM 幻覺的研究和技巧，這對于基于 LLM 的應用來說是一個關鍵步驟。憑借超過 15k 的星標，它擁有龐大的社區(qū)，確保了信息的及時更新。

9. deepspeedai/DeepSpeed

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DeepSpeed 是微軟開發(fā)的一個開源深度學習庫，它無縫集成到 PyTorch 中，并提供了系統(tǒng)級創(chuàng)新，使得訓練高參數(shù)模型成為可能。DeepSpeed 已被用于訓練許多不同類型的超大規(guī)模模型，如 Jurassic-1（178B）、YaLM（100B）、Megatron-Turing（530B）等。DeepSpeed 擁有零冗余優(yōu)化器，能夠通過優(yōu)化內(nèi)存使用來訓練擁有數(shù)百億參數(shù)的模型。它允許在單一的訓練、推理或壓縮流程中輕松組合多種功能。DeepSpeed 是微軟“AI 規(guī)?；庇媱澋闹匾M成部分，旨在實現(xiàn)下一代 AI 能力的規(guī)?；l(fā)展。

10. ggml-org/llama.cpp

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LLama C++ 是一個高性能的開源庫，專為在本地硬件上進行 LLM 推理而設計。它基于 GGML 張量庫構建，支持大量模型，包括一些最受歡迎的模型，如 LLama、LLama2、LLama3、Mistral、GPT-2、BERT 等。這個倉庫的目標是在各種平臺上實現(xiàn)最小化設置和最佳性能，從桌面到移動設備。LLama 能夠直接在桌面和智能手機上進行本地推理，無需依賴云服務。它針對 x86、ARM、CUDA、Metal 和 SYCL 等硬件架構進行了優(yōu)化，使其具有多功能性和高效性。它支持 GGUF（GGML 通用文件）以支持量化級別（2 位到 8 位），減少內(nèi)存使用，提高推理速度。最近的更新還增加了視覺能力，使其能夠處理和生成文本和圖像數(shù)據(jù)，從而擴展了應用范圍。

11. lucidrains/PaLM-rlhf-pytorch

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這個倉庫提供了在谷歌 PaLM 架構上應用人類反饋強化學習（RLHF）的開源實現(xiàn)。這個項目旨在復制 ChatGPT 的功能，對于那些對理解和開發(fā)基于 RLHF 的應用感興趣的人來說非常有幫助。PaLM-rlhf 提供了一個清晰且易于訪問的 RHFL 實現(xiàn)，方便學習者探索和實驗先進的訓練技術。它為未來 RHFL 的發(fā)展奠定了基礎，并鼓勵開發(fā)者和研究人員參與更符合人類價值觀的 AI 系統(tǒng)的開發(fā)。憑借大約 8k 的星標，它擁有龐大的社區(qū)，確保了信息的及時更新。

12. karpathy/nanoGPT

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nanoGPT 倉庫提供了 GPT 風格語言模型的高性能實現(xiàn)，是一個用于訓練和微調(diào)中等規(guī)模 GPT 的教育和實踐工具。該倉庫的代碼庫簡潔明了，訓練循環(huán)在 train.py 中，模型推理在 model.py 中。它為開發(fā)者和研究人員提供了易于理解的 Transformer 架構，方便他們進行實驗和探索。nanoGPT 提供了 GPT 模型的簡單實現(xiàn)，是那些希望了解 Transformer 內(nèi)部工作機制的人的重要資源。它還能夠?qū)崿F(xiàn)中等規(guī)模 LLM 的優(yōu)化和高效訓練和微調(diào)。憑借超過 41k 的星標，它擁有龐大的社區(qū)，確保了信息的及時更新。

總結

以上就是我們?yōu)榇蠹揖奶暨x的 12 個頂級 LLM GitHub 倉庫。這些倉庫涵蓋了從基礎理論到高級應用的各個方面，無論你是剛剛踏入 LLM 領域的新手，還是希望在該領域深耕的專家，都能從中找到適合自己的學習資源。隨著 LLM 的不斷發(fā)展，它們正在重塑整個科技行業(yè)的格局。掌握 LLM 已經(jīng)不再是可有可無的選擇，而是每一個技術從業(yè)者必備的技能。這些 GitHub 倉庫為我們提供了一個實踐和學習的平臺，讓我們能夠親身體驗 LLM 的強大功能，從基礎知識到高級應用，每一步都有詳細的指導。所以，不要猶豫，選擇一個倉庫，利用這些資源，開始你的 LLM 學習之旅吧！

本文轉(zhuǎn)載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯