12个GitHub宝藏仓库，助你轻松掌握大语言模型（LLM） 原创

在当今这个人工智能飞速发展的时代，大语言模型（LLM）已经成为了科技领域的一股不可忽视的力量。从 ChatGPT、Claude 到 Gemini，这些基于 LLM 的聊天机器人正在改变我们与机器互动的方式，它们能够通过简单的提示生成内容和代码，展现出强大的自然语言处理能力。如果你还没有深入了解 LLM，或者没有开始探索相关的 GitHub 仓库，那么你可能已经在 AI 领域的浪潮中落后了。今天，就让我们一起走进这些顶级的 LLM GitHub 仓库，看看如何从零开始掌握大语言模型，提升你的技术实力。

为什么一定要掌握 LLM？

在当下，像谷歌、微软、亚马逊这样的科技巨头都在积极构建自己的 LLM，同时，众多企业也在招聘工程师来对这些 LLM 进行微调和部署，以满足各自的需求。随着对 LLM 专业知识人才的需求急剧增加，对 LLM 的实际理解已经成为软件工程、数据科学等领域的必备技能。如果你还没有开始学习 LLM，现在就是最好的时机，去探索、去提升自己。

顶级 LLM 学习仓库推荐

1. mlabonne/llm-course

GitHub 链接

这个仓库堪称是 LLM 学习的“百科全书”。它为所有水平的学习者提供了从理论到实践的完整指南，涵盖了从量化、微调到模型合并以及构建基于 LLM 的实际应用等广泛主题。无论是初学者还是希望提升知识水平的职场人士，都能在这里找到适合自己的内容。它不仅涵盖了理论基础，还提供了丰富的实践应用案例，确保学习者能够系统地掌握 LLM 的知识。凭借超过 51k 的星标和庞大的社区贡献，这个仓库无疑是学习 LLM 的不二之选。

2. HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models

GitHub 链接

这个仓库是根据 O’Reilly 出版社的《Hands-on Language Models》一书创建的，它以丰富的视觉效果和实用的指导帮助学习者深入理解 LLM 的工作原理。仓库中包含每个章节的 Jupyter 笔记本，涵盖了从基础到高级的广泛主题，如标记、嵌入、Transformer 架构、多模态 LLM、微调技术等。它为开发者和工程师提供了实用的学习资源，通过实际案例帮助学习者将理论应用于现实世界的问题，而不仅仅是停留在理论层面。此外，它还涵盖了微调、部署以及构建基于 LLM 的应用等内容。

3. brexhq/prompt-engineering

GitHub 链接

如果你正在与像 OpenAI 的 GPT-4 这样的大型语言模型打交道，那么这个仓库就是你的“秘籍”。它提供了关于 LLM 的完整指南，包括实用的提示和策略，以及从研究和生产用例中总结出的关于提示的教训。这个仓库涵盖了 LLM 的历史、提示工程策略和安全建议，包括提示结构、顶级 LLM 的标记限制等内容。它专注于优化提示的实际技巧，帮助开发者显著提升 LLM 的输出效果。它不仅提供了详细的基础知识，还涵盖了高级提示策略，拥有庞大的社区支持，并且会定期更新，确保用户能够获取最新的信息。

4. Hannibal046/Awesome-LLM

GitHub 链接

这是一个关于 LLM 的“资源宝库”，涵盖了从开创性研究论文、训练框架、部署工具到评估基准等各类资源。它按照不同的类别组织，包括论文和应用书籍，并且还设有排行榜来跟踪不同 LLM 的性能。这个仓库提供了重要的学习材料，包括教程和课程，拥有庞大的资源库，是学习 LLM 的顶级资源之一。凭借超过 23k 的星标，它拥有庞大的社区，确保了信息的及时更新。

5. OpenBMB/ToolBench

GitHub 链接

ToolBench 是一个开源平台，专为训练、服务和评估用于工具学习的 LLM 而设计。它提供了一个易于理解的框架，包括一个大规模的指令微调数据集，以增强 LLM 的工具使用能力。ToolBench 使 LLM 能够与外部工具和 API 交互，从而提升其执行现实世界任务的能力。它还提供了具有工具评估能力的 LLM 评估框架 ToolEval，如通过率和胜率等指标。这个平台是学习新架构和训练方法的基础。

6. EleutherAI/pythia

GitHub 链接

Pythia 项目旨在推动关于 LLM 的可解释性、学习动态以及伦理和透明度方面的科学研究。这个仓库的所有模型都提供了 154 个检查点，使我们能够从训练过程中获取内在模式。所有模型、训练数据和代码都公开可用，以确保 LLM 研究的可重复性。它为 LLM 的科学研究提供了强大的支持。

7. WooooDyy/LLM-Agent-Paper-List

GitHub 链接

这个仓库系统地探索了基于 LLM 的代理的开发、应用和实现。它为该领域的研究人员和学习者提供了基础级别的资源。它提供了关于基于 LLM 的代理的深入分析，涵盖了它们的构建步骤和应用。它包含了一份精心组织的必读论文列表，方便学习者获取。此外，它还深入解释了多代理系统的内部行为和交互。

8. BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models

GitHub 链接

这个仓库是多模态 LLM（MLLM）领域的资源宝库。它涵盖了从多模态指令微调、链式思考推理到幻觉缓解技术等广泛主题。它还与 VITA 项目相关联，这是一个开源的交互式多模态 LLM 平台，并附有一篇调查论文，提供了关于 MLLM 最新发展和应用的见解。这个仓库汇集了大量与 MLLM 相关的论文、工具和数据集，是学习该领域的重要资源。它包含了大量关于缓解 MLLM 幻觉的研究和技巧，这对于基于 LLM 的应用来说是一个关键步骤。凭借超过 15k 的星标，它拥有庞大的社区，确保了信息的及时更新。

9. deepspeedai/DeepSpeed

GitHub 链接

DeepSpeed 是微软开发的一个开源深度学习库，它无缝集成到 PyTorch 中，并提供了系统级创新，使得训练高参数模型成为可能。DeepSpeed 已被用于训练许多不同类型的超大规模模型，如 Jurassic-1（178B）、YaLM（100B）、Megatron-Turing（530B）等。DeepSpeed 拥有零冗余优化器，能够通过优化内存使用来训练拥有数百亿参数的模型。它允许在单一的训练、推理或压缩流程中轻松组合多种功能。DeepSpeed 是微软“AI 规模化”计划的重要组成部分，旨在实现下一代 AI 能力的规模化发展。

10. ggml-org/llama.cpp

GitHub 链接

LLama C++ 是一个高性能的开源库，专为在本地硬件上进行 LLM 推理而设计。它基于 GGML 张量库构建，支持大量模型，包括一些最受欢迎的模型，如 LLama、LLama2、LLama3、Mistral、GPT-2、BERT 等。这个仓库的目标是在各种平台上实现最小化设置和最佳性能，从桌面到移动设备。LLama 能够直接在桌面和智能手机上进行本地推理，无需依赖云服务。它针对 x86、ARM、CUDA、Metal 和 SYCL 等硬件架构进行了优化，使其具有多功能性和高效性。它支持 GGUF（GGML 通用文件）以支持量化级别（2 位到 8 位），减少内存使用，提高推理速度。最近的更新还增加了视觉能力，使其能够处理和生成文本和图像数据，从而扩展了应用范围。

11. lucidrains/PaLM-rlhf-pytorch

GitHub 链接

这个仓库提供了在谷歌 PaLM 架构上应用人类反馈强化学习（RLHF）的开源实现。这个项目旨在复制 ChatGPT 的功能，对于那些对理解和开发基于 RLHF 的应用感兴趣的人来说非常有帮助。PaLM-rlhf 提供了一个清晰且易于访问的 RHFL 实现，方便学习者探索和实验先进的训练技术。它为未来 RHFL 的发展奠定了基础，并鼓励开发者和研究人员参与更符合人类价值观的 AI 系统的开发。凭借大约 8k 的星标，它拥有庞大的社区，确保了信息的及时更新。

12. karpathy/nanoGPT

GitHub 链接

nanoGPT 仓库提供了 GPT 风格语言模型的高性能实现，是一个用于训练和微调中等规模 GPT 的教育和实践工具。该仓库的代码库简洁明了，训练循环在 train.py 中，模型推理在 model.py 中。它为开发者和研究人员提供了易于理解的 Transformer 架构，方便他们进行实验和探索。nanoGPT 提供了 GPT 模型的简单实现，是那些希望了解 Transformer 内部工作机制的人的重要资源。它还能够实现中等规模 LLM 的优化和高效训练和微调。凭借超过 41k 的星标，它拥有庞大的社区，确保了信息的及时更新。

总结

以上就是我们为大家精心挑选的 12 个顶级 LLM GitHub 仓库。这些仓库涵盖了从基础理论到高级应用的各个方面，无论你是刚刚踏入 LLM 领域的新手，还是希望在该领域深耕的专家，都能从中找到适合自己的学习资源。随着 LLM 的不断发展，它们正在重塑整个科技行业的格局。掌握 LLM 已经不再是可有可无的选择，而是每一个技术从业者必备的技能。这些 GitHub 仓库为我们提供了一个实践和学习的平台，让我们能够亲身体验 LLM 的强大功能，从基础知识到高级应用，每一步都有详细的指导。所以，不要犹豫，选择一个仓库，利用这些资源，开始你的 LLM 学习之旅吧！

本文转载自​​Halo咯咯​​    作者：基咯咯