leeguandong / EcommerceLLMLinks
基于电商数据微调的Qwen1.5系列的电商大模型,包括0.5b-base,0.5b-chat,1.8b-base,7b-base,以及基于llama3-chinese-sft版本的基础模型的sft后电商大模型。
☆22Updated last year
Alternatives and similar repositories for EcommerceLLM
Users that are interested in EcommerceLLM are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- A travel agent based on Qwen2.5, fine-tuned by SFT + DPO/PPO/GRPO using traveling question-answer dataset, a mindmap can be output using …☆52Updated 2 months ago
- 阿里天池: 2023全球智能汽车AI挑战赛——赛道一:AI大模型检索问答 baseline 80+☆120Updated 2 years ago
- 基于Qwen2+SFT+DPO的医疗问答系统,项目中使用了自定义的 SFTTrainer/DPOTrainer/TRPOTrainer用于训练,其次,项目还调用各种知识库工具(neo4j, milvus, LDA, 等)进行自动化训练数据生成。另外,使用 vllm 用于推理…☆58Updated last month
- AI 应用示例合集☆110Updated last year
- 集成Qwen与DeepSeek等先进大语言模型,支持纯LLM+分类层模式及LLM+LoRA+分类层模式,使用transformers模块化设计和训练便于根据需要调整或替换组件。☆19Updated 5 months ago
- 大语言模型应用:RAG、NL2SQL、聊天机器人、预训练、MOE混合专家模型、微调训练、强化学习、天池数据竞赛☆75Updated last year
- 数据科学教程、大模型实践案例☆147Updated 7 months ago
- deepseek思维树模式实现☆22Updated 6 months ago
- 2024百度商业AI技术创新大赛赛道一:基于大模型的广告检索全国一等奖获奖方案☆17Updated 11 months ago
- [2025-上海人工智能实验室书生实训营十佳、优秀项目]☆43Updated 4 months ago
- ☆120Updated last year
- 2024CCF国际AIOps挑战赛-赛道二(GLM4):基于检索增强的运维知识问答挑战赛解决方案分享。☆14Updated last year
- 基于ChatGLM3基座模型和LLAMA-Factory框架进行微调的一个中医问答机器人☆107Updated 2 years ago
- 快速入门RAG与私有化部署☆211Updated last year
- KGB-RAG是一个基于neo4j图数据库和其他图数据库的知识图谱检索系统,它可以根据用户的自然语句提问,从原数据库获取相关实体信息,并通过知识图谱检索技术以及结合大模型自身能力来增强回答用户的自然语言提问。☆62Updated last year
- 大模型文本分类☆95Updated last year
- 在RAG技术中,嵌入向量的生成和匹配是关键环节。本文介绍了一种基于CLIP/BLIP模型的嵌入服务,该服务支持文本和图像的嵌入生成与相似度计算,为多模态信息检索提供了基础能力。☆42Updated last year
- 基于大语言模型的检索增强生成RAG示例☆168Updated 9 months ago
- Qwen1.5大模型微调、基于PEFT框架LoRA微调,在数据集HC3-Chinese上实现文本分类。☆12Updated last year
- 对llama3进行全参微调、lora微调以及qlora微调。☆216Updated last year
- 此项目完成了关于 NLP-Beginner:自然语言处理入门练习 的所有任务(文本分类、信息抽取、知识图谱、机器翻译、问答系统、文本生成、Text-to-SQL、文本纠错、文本挖掘、知识蒸馏、模型加速、OCR、TTS、Prompt、embedding等),所有代码都经过测试…☆217Updated 2 years ago
- 2023全球智能汽车AI挑战赛——赛道一:AI大模型检索问答, 75+ baseline☆60Updated 2 years ago
- ☆13Updated 10 months ago
- 简单实现了一下基于知识图谱和文本文档联合做检索增强(RAG)大模型的实现,这里采用的数据分别是管廊维护领域的文本文档和专家知识图谱☆24Updated last year
- 基于知识图谱的智能问答系统,包含意图识别与类知识库送入LLM方法☆55Updated 2 years ago
- 基于ChatGLM3-6b的智能对话系统,集成了RAG、知识图谱、Agent、多模态等技术来增强大模型的回复质量。☆63Updated last year
- 本项目用于Embedding模型的相关实验,包括Embedding模型评估、Embedding模型微调、Embedding模型量化等。☆72Updated last year
- pdf multimodal rag 【pdf多模态rag问答】☆25Updated 11 months ago
- 本项目旨在提供一个微调酒店推荐垂直领域大模型并应用的完整闭环案例作为大家的参考案例。本项目使用的基础大模型为Qwen2.5-7B-Instruct。项目特色:完整的垂直应用案例闭环、项目源码剖析开源共享、详实的图文指导手册、手把手全流程实操演示视频☆82Updated 9 months ago
- RAG向量召回示例☆149Updated last year