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GitHub狂飙3万star的LLM公开资料

时间：2024-09-14 11:20:33浏览次数：3

标签：GitHub star LLMs 模型学习 LLM 使用数据

先用一张图片说明这篇blog多火热！

本篇大型语言模型（LLM）课程分为三个部分：

标签：GitHub,star,LLMs,模型,学习,LLM,使用,数据
From： https://blog.csdn.net/Everly_/article/details/142216233

pandas-ai 基于LLM进行数据分析的python 框架
pandas-ai基于LLM进行数据分析的python框架包含的特性基于自然语言的数据查询数据可视化数据清理特征生成数据链接（支持链接多种不同的数据源）说明对于基于数据分析的场景pandas-ai是一个值得尝试的工具，同时官方也微调了一个BambooLLM的模型（基于mistral）目前也已经在huggingface......
litellm proxy ui 的处理
litellmproxyui关于static的处理是基于了fastapi的StaticFiles，使用了绝对路径配置的，以下是一个简单说明参考代码litellm/proxy/proxy_server.pycurrent_dir=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))ui_path=os.path.join(current_dir,"_experimental","out")app.m......
MemLong: 基于记忆增强检索的长文本LLM生成方法
本文将介绍MemLong，这是一种创新的长文本语言模型生成方法。MemLong通过整合外部检索器来增强模型处理长上下文的能力，从而显著提升了大型语言模型（LLM）在长文本处理任务中的表现。核心概念MemLong的设计理念主要包括以下几点：高效扩展LLM上下文窗口的轻量级方法。利用不可训练的......
借助 LLMs 分析上市公司电话会议，提高股票波动性预测精度
作者：老余捞鱼原创不易，转载请标明出处及原作者。写在前面的话：今天摘选了一篇论文分享给大家。该论文介绍了一个名为ECCAnalyzer的新框架，它利用大型语言模型（LLMs）从电话会议（ECCs）中提取更丰富、更细粒度的信息，以提高股票波动性预测的性能。研究者们采用了一种......
【Preference Learning】Chain of Preference Optimization: Improving Chain-of-Thou
问题背景在推理过程中使用TOT方式可以增加推理性能，但由于增加了推理次数，导致耗时过大。目前待解决的问题是如何能在推理时既保持很好的推理能力，又保持推理耗时不会过大。本文方法文章提出CPO（ChainofPreferenceOptimization）方式。该方法使用TOT方式来探索推理路径得到......
enrollmentapi.dll文件丢失导致程序无法运行问题
其实很多用户玩单机游戏或者安装软件的时候就出现过这种问题，如果是新手第一时间会认为是软件或游戏出错了，其实并不是这样，其主要原因就是你电脑系统的该dll文件丢失了或没有安装一些系统软件平台所需要的动态链接库，这时你可以下载这个enrollmentapi.dll文件(挑选合适的版本文件)......
immich docker-compose.yml下载慢、github下载慢、ghcr.io镜像
解决方案：将：image:ghcr.io/immich-app/immich-server:${IMMICH_VERSION:-release}改为：image:ghcr.nju.edu.cn/immich-app/immich-server:${IMMICH_VERSION:-release}使用镜像下载，给出修改后的文件，直接复制然后就可以运行。点击查看代码##WARNING:Makesuretousethed......
如何将本地项目上传到GitHub(SSH连接)
在个人GitHub中新建项目(远程仓库)，添加一个README文件，方便后面验证记住这个默认分支，我这里是main，你的可能是master或其他先复制下SSH地址在项目文件夹中右键打开Git命令行初始化本地仓库，同时指定默认分支为main，与远程仓库的main保持一致gitinit-bmain关联本地Git......
LLM小白的成长之路—零基础怎么转行大模型？
如何转大模型这块，分享一下目前我的经验。这篇文章是我之前几个月学习LLM知识的总结，我把看过的比较好的资料罗列下来，方便大家阅读。只要照着我写的路线按顺序学习，然后自己动手多做一些项目，或者参加比赛就可以0经验跨入大模型领域。毕竟我就是个例子，嘿嘿~想学习大语言模型，......
LLM驱动的NL2SQL方法论：现状、难点、优化
阅读原文NL2SQL在大型语言模型（LLM）的支持下得到了广泛应用，为了对基于LLM的NL2SQL解决方案进行系统化研究，我们需要全面理解和实践，包括Prompt工程、指令微调（SFT）、Agent、RAG等技术方案。为深入研究NL2SQL提供一些参考和指导。1.什么是NL2SQL简言之，NaturalLanguagetoSQL......

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