LLM Tutorials

LLM-Tutoriales

Explore nuestro repositorio de GitHub "Tutoriales de LLM" para obtener guías completas sobre el uso de modelos de lenguaje grandes (LLM) como Llama 2 con PyTorch. Descubra ejemplos prácticos, fragmentos de código y conocimientos de expertos para mejorar sus proyectos de PNL con las últimas técnicas en modelado de lenguajes.

Lo que encontrarás aquí

Nuestros tutoriales cubren una variedad de temas y modelos, que incluyen:

• Primeros pasos : configuraciones básicas e introducciones para trabajar con LLM en PyTorch.
• Implementación de modelos : guías paso a paso sobre cómo implementar y entrenar modelos como Llama 2.
• Generación de texto : Técnicas para generar texto utilizando modelos de lenguaje causal.
• Temas avanzados : información sobre cómo ajustar y optimizar los LLM para tareas específicas.

Cada tutorial incluye ejemplos de código completos, explicaciones y mejores prácticas para garantizar que pueda seguirlos y aplicar los conocimientos a sus propios proyectos.

Cómo utilizar este repositorio

1. Clonar el repositorio : obtenga una copia local de nuestros tutoriales para acceder y ejecutar fácilmente los ejemplos.

    git clone https://github.com/yourusername/LLM-Tutorials.git
   

2. Navegue a un tutorial : cada tutorial está contenido en su propio directorio con todos los archivos necesarios.
3. Lea las instrucciones : cada directorio tiene un archivo README con instrucciones de configuración y una explicación detallada del contenido del tutorial.

Contribuyendo

¡Las contribuciones al repositorio de tutoriales de LLM son bienvenidas! Si tiene una sugerencia, corrección o un nuevo tutorial que le gustaría agregar, envíe una solicitud de extracción o abra un problema.

Licencia

Este proyecto tiene la licencia MIT; consulte el archivo LICENSE.md para obtener más detalles.

Contacto

No dude en comunicarse si tiene alguna pregunta o comentario. Contáctame en jah 70 en vt dot edu.

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Este README está diseñado para ser atractivo e informativo, brindando una descripción clara de lo que los usuarios pueden esperar y cómo pueden aprovechar al máximo los tutoriales en su repositorio.