Awesome LLM Post Training : 一個關於大型語言模型（LLM）後訓練方法的教程、調查和指南資源庫。

模型訓練與部署

Awesome LLM Post Training

Awesome-LLM-Post-training

Awesome LLM Post Training

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簡介 :

Awesome-LLM-Post-training 是一個專注於大型語言模型（LLM）後訓練方法的資源庫。它提供了關於 LLM 後訓練的深入研究，包括教程、調查和指南。該資源庫基於論文《LLM Post-Training: A Deep Dive into Reasoning Large Language Models》，旨在幫助研究人員和開發者更好地理解和應用 LLM 後訓練技術。該資源庫免費開放，適合學術研究和工業應用。

需求人群 :

該資源庫適合從事自然語言處理、人工智能研究的學者、開發者以及對大型語言模型後訓練感興趣的專業人士。它為研究人員提供了豐富的研究論文和代碼實現，幫助他們快速瞭解和應用最新的後訓練技術；為開發者提供了實用的框架和工具，便於他們在實際項目中快速實現和優化 LLM 的推理能力。

總訪問量： 492.1M

佔比最多地區： US(19.34%)

本站瀏覽量： 70.1K

使用場景

研究人員可以利用該資源庫中的論文和代碼，快速開展關於 LLM 後訓練的研究工作。

開發者可以使用其中的框架和工具，將後訓練技術應用於實際的自然語言處理項目中，提升模型性能。

學生可以通過閱讀教程和指南，學習 LLM 後訓練的基本概念和技術，為未來的研究和開發打下基礎。

產品特色

提供關於 LLM 後訓練的最新研究論文和資源。

包含詳細的調查和教程，幫助用戶快速上手。

提供多種 LLM 後訓練方法的代碼實現和框架。

支持多種語言模型和後訓練技術的實驗。

提供豐富的基準測試和應用場景，驗證後訓練效果。

支持社區貢獻，用戶可以提交自己的研究和代碼。

提供詳細的文檔和教程，幫助新手快速入門。

使用教程

1. 訪問項目主頁，瀏覽 README 文件瞭解項目概覽。

2. 根據需求選擇相關的論文、代碼或教程資源。

3. 如果需要使用代碼，克隆倉庫到本地，並按照文檔中的說明進行安裝和配置。

4. 使用提供的框架和工具進行實驗，驗證後訓練效果。

5. 如果有新的研究成果或代碼，可以提交 Pull Request 貢獻到項目中。

6. 參與社區討論，與其他研究人員和開發者交流經驗。

7. 利用提供的基準測試和應用場景，評估和優化自己的後訓練方法。

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