Alternatives and similar repositories for LLM_knowledge

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  KDD2024-WhoIsWho-Top3
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  最少使用 3090 即可训练自己的比特大脑（miniLLM）🧠（进行中）. Train your own BitBrain(A mini LLM) with just an RTX 3090 minimum.
  ☆38Updated 7 months ago
• NonlinearWorld001 / LLMs-learning
  小模型LLM的搭建，学习LLM的建模、训练过程 基于DeepSeek-MOE架构的小模型，用于个人学习，从0开始，解释每一条语句
  ☆14Updated 10 months ago
• BUAADreamer / llmkiller
  LLM手撕代码合集
  ☆19Updated 10 months ago
• Lacusking / linux_clash
  为centos服务器配置clash服务
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  Fast instruction tuning with Llama2
  ☆11Updated last year
• liucongg / LLMsBook
  大型语言模型实战指南：应用实践与场景落地
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• Mxoder / LLM-from-scratch
  一些 LLM 方面的从零复现笔记
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• yongzhuo / qwen2-sft
  Qwen1.5-SFT(阿里, Ali), Qwen_Qwen1.5-2B-Chat/Qwen_Qwen1.5-7B-Chat微调(transformers)/LORA(peft)/推理
  ☆71Updated last year
• bigbigwatermalon / FinSQL
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• shuyhere / all-about-llm
  大语言模型训练和服务调研
  ☆37Updated 2 years ago
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  Datawhale论文分享，阅读前沿论文，分享技术创新
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• heyblackC / BetterMixture-Top1-Solution
  天池算法比赛《BetterMixture - 大模型数据混合挑战赛》的第一名top1解决方案
  ☆34Updated last year
• datawhalechina / post-training-of-llms
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  ☆144Updated last month
• yanqiangmiffy / Agent-Tutorials-ZH
  大模型智能体Agent中文教程，博客代码仓库
  ☆57Updated 3 months ago
• enze5088 / ChineseModernBert
  中文预训练ModernBert
  ☆97Updated 9 months ago
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  ☆74Updated 11 months ago
• yongzhuo / gemma-sft
  Gemma-SFT, gemma-2b/gemma-7b微调(finetune,transformers)/LORA(peft)/推理(inference)
  ☆33Updated last year
• MetaGLM / OpenLM
  本项目致力于为大模型领域的初学者提供全面的知识体系，包括基础和高阶内容，以便开发者能迅速掌握大模型技术栈并全面了解相关知识。
  ☆64Updated last year
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• pxbao-itus / Learning-Path-Recommendation-System
  Project is used for thesis. It is back-end of learning path recommendation system. Using Django and Neo4j Graph Database to build back-en…
  ☆10Updated 3 years ago
• 5663015 / LLMs_train
  一套代码指令微调大模型
  ☆38Updated 2 years ago
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  一个开源的多模态 AI 搜索项目，结合 大语言模型（LLM）+ 多源搜索引擎 + 多 Agent 架构，打造新一代的智能问答式搜索体验
  ☆14Updated 10 months ago
• mobvoi / seq-monkey-data
  ☆175Updated last year
• Ginjing-Yuan / QWen2-from_ground_up
  ☆22Updated last year
• datawhalechina / hands-dirty-nlp
  本课程面对具有一定机器学习基础，但尚未入门的NLPer或经验尚浅的NLPer，尽力避免陷入繁琐枯燥的公式讲解中，力求用代码展示每个模型背后的设计思想，同时也会带大家梳理每个模块下的技术演变，做到既知树木也知森林。
  ☆89Updated 2 years ago
• ECNUdase / Seminar-PRML
  《Pattern Recognition and Machine Learning》阅读讨论班
  ☆35Updated 6 years ago
• wenzhaoabc / llm-tap-rl
  《大规模语言模型：从理论到实践》第六章强化学习部分内容讲解
  ☆31Updated 8 months ago
• shengtaovvv / Dialogue
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  ☆12Updated 4 years ago
• loveisp / KDD_2024_AQA
  KDD 2024 AQA competition 2nd place solution
  ☆12Updated last year