owenliang / qwen-sft
通义千问 SFT试验
☆69Updated last year
Alternatives and similar repositories for qwen-sft:
Users that are interested in qwen-sft are comparing it to the libraries listed below
- RAG向量召回示例☆123Updated last year
- qwen ai agent☆130Updated last year
- 快速入门RAG与私有化部署☆178Updated last year
- 手把手带你从0到1实现大模型agent☆115Updated 10 months ago
- prompt 工程项目案例☆81Updated last month
- ☆109Updated 10 months ago
- 阿里通义千问(Qwen-7B-Chat/Qwen-7B), 微调/LORA/推理☆98Updated 11 months ago
- RAG兴趣小组,全手写的一个RAG应用。Langchain的大部分库会很方便,但是你不一定理解其中原理,所以代码尽可能展现基本算法,主打理解RAG的原理☆214Updated 7 months ago
- FinQwen: 致力于构建一个开放、稳定、高质量的金融大模型项目,基于大模型搭建金融场景智能问答系统,利用开源开放来促进「AI+金融」。☆376Updated 10 months ago
- 本项目为书籍《大模型RAG实战》的代码以及资料汇总。☆193Updated 5 months ago
- 本项目是针对RAG中的Retrieve阶段的召回技术及算法效果所做评估实验。使用主体框架为LlamaIndex.☆247Updated 4 months ago
- 通义千问VLLM推理部署DEMO☆576Updated last year
- 在本项目中模拟健康档案私有知识库构建和检索全流程,通过一份代码实现了同时支持多种大模型(如OpenAI、阿里通义千问等)的RAG(检索增强生成)功能:(1)离线步骤:文档加载->文档切分->向量化->灌入向量数据库;在线步骤:获取用户问题->用户问题向量化->检索向量数据库…☆127Updated 8 months ago
- 基于大语言模型的检索增强生成RAG示例☆147Updated this week
- 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。☆39Updated 8 months ago
- TinyRAG☆295Updated 2 weeks ago
- 通义千问的DPO训练☆47Updated 7 months ago
- 本项目旨在分享人工智能相关应用技术以及实战经验,包括大模型、语音合成、数字人、图像生成等。☆232Updated 7 months ago
- 对llama3进行全参微调、lora微调以及qlora微调。☆193Updated 7 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☆61Updated 3 months ago
- 学习开源chatGPT类模型的指南,汇总各种训练数据获取、模型微调、模型服务的方法,以及记录自己操作总遇到的各种常见坑,欢迎收藏、转发,希望能帮你省一些时间☆75Updated last year
- 一些大语言模型和多模态模型的应用,主要包括小模型,Agent,跨模态搜索,OCR、RAG、ChatBot等等☆166Updated last week
- llm-medical-data:用于大模型微调训练的医疗数据集☆104Updated last year
- This is a repository used by individuals to experiment and reproduce the pre-training process of LLM.☆428Updated last week
- Generate dialog data from documents using LLM like ChatGLM2 or ChatGPT;利用ChatGLM2,ChatGPT等大模型根据文档生成对话数据集☆157Updated last year
- 利用开源大模型,通过RAG(检索增强生成)技术,实现基于企业内部知识图谱的,可内网运行的大模型智能客服☆64Updated last year
- ☆69Updated 10 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+☆102Updated last year
- 一个基于langchain实现RAG的简单示例☆478Updated 3 weeks ago
- 大模型基础学习和面试八股文☆114Updated last year