方太官方网站的建设情况导航网站怎么做的

方太官方网站的建设情况,导航网站怎么做的,wordpress媒体库图片路径,wordpress 制作论坛最近在深入大模型技术#xff0c;发现整个开源生态的发展真是日新月异。为了不掉队#xff0c;我系统性地收集和整理了一批核心的技术资料与GitHub仓库#xff0c;从最基础的模型微调#xff0c;到前沿的强化学习对齐#xff0c;再到完整的端到端应用搭建。 今天这篇文章发现整个开源生态的发展真是日新月异。为了不掉队我系统性地收集和整理了一批核心的技术资料与GitHub仓库从最基础的模型微调到前沿的强化学习对齐再到完整的端到端应用搭建。今天这篇文章就想把这些“宝藏”分享给大家。无论你是想理解如何训练一个属于自己的模型还是希望将大模型更安全、高效地集成到应用中这份清单都能为你提供一个清晰的路线图。让我们一起推开这扇门探索大模型技术的核心引擎。Awesome-Chinese-LLM本项目旨在收集和梳理中文LLM相关的开源模型、应用、数据集及教程等资料目前收录的资源已达100个github地址https://github.com/HqWu-HITCS/Awesome-Chinese-LLM?tabreadme-ov-fileAwesome-LLM本项目包括了大型语言模型的精选论文列表尤其涉及ChatGPT的相关研究。该清单同时收录了LLM训练框架、模型部署工具、LLM课程与教程以及所有公开的LLM模型检查点和API接口。github地址https://github.com/Hannibal046/Awesome-LLMLLaMA-FactoryLLaMA-Factory是一个由北航团队开源的低代码大模型微调框架旨在简化和加速大型语言模型的训练、微调和部署流程。它通过提供统一的模块和友好的Web界面让用户即使没有深厚的编码背景也能高效地对上百种主流大模型进行定制化微调。github地址https://github.com/hiyouga/Transformer架构解读国外大神对Transformer架构的完美的图解。地址https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/地址https://towardsdatascience.com/transformers-explained-visually-part-1-overview-of-functionality-95a6dd460452/nanoGPT这是用于训练/微调中等规模GPT模型最简单、最快的代码库。该项目是对minGPT的重构侧重实战性而非教学性。目前虽处于积极开发阶段但现有train.py文件已在OpenWebText数据集上成功复现了GPT-2124M模型在8*A100 40GB节点上训练约4天即可完成。代码本身简洁易读train.py是约300行的标准训练循环model.py是约300行的GPT模型定义可选择加载OpenAI发布的GPT-2权重。整个项目结构便是如此清晰明了。github地址https://github.com/karpathy/nanoGPT/tree/master百川大模型-7B本库是由百川智能提供它开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。基于 Transformer 结构在大约 1.2 万亿 tokens 上训练的 70 亿参数模型支持中英双语上下文窗口长度为 4096。在标准的中文和英文 benchmarkC-Eval/MMLU上均取得同尺寸最好的效果。github地址https://github.com/baichuan-inc/Baichuan-7B/tree/mainpeft库微调大型预训练模型往往因其规模庞大而成本高昂难以广泛应用。参数高效微调PEFT方法通过仅微调少量额外模型参数而非全部参数实现了大型预训练模型在下游任务中的高效适配。这显著降低了计算和存储成本。目前最先进的PEFT技术已达到与全参数微调模型相当的性能。PEFT已与以下框架深度集成Transformers用于简化模型训练推理、Diffusers用于便捷管理不同适配器、Accelerate用于大模型的分布式训练推理。github地址https://github.com/huggingface/peftLlama 库LlamaLargeLanguageModelMetaAI是由 Meta原 Facebook公司开发的一系列开源大语言模型。它已经成为人工智能领域特别是开源社区中最具影响力和最受欢迎的模型家族之一。github地址https://github.com/meta-llama/llama/tree/mainChinese-LLaMA-Alpaca本项目开源了中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型以进一步促进大模型在中文NLP社区的开放研究。这些模型在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练进一步提升了中文基础语义理解能力。同时中文Alpaca模型进一步使用了中文指令数据进行精调显著提升了模型对指令的理解和执行能力。github地址https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-AlpacaHuatuo-Llama-Med-Chinese本项目开源了经过中文医学指令精调/指令微调(Instruction-tuning) 的大语言模型集包括LLaMA、Alpaca-Chinese、Bloom、活字模型等。我们基于医学知识图谱以及医学文献结合ChatGPT API构建了中文医学指令微调数据集并以此对各种基模型进行了指令微调提高了基模型在医疗领域的问答效果。github地址https://github.com/SCIR-HI/Huatuo-Llama-Med-Chinesetrl库TRL 是一个先进库专为使用监督微调SFT、近端策略优化PPO和直接偏好优化DPO等先进技术对基础模型进行后训练而设计。该库基于Transformers生态系统构建支持多种模型架构和模态并能在不同硬件设置上进行规模化扩展。github地址https://github.com/huggingface/trl想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”