LLM Tutorials

LLM-Tutorial

Jelajahi repositori GitHub "Tutorial LLM" kami untuk panduan komprehensif tentang penggunaan model bahasa besar (LLM) seperti Llama 2 dengan PyTorch. Temukan contoh praktis, cuplikan kode, dan wawasan pakar untuk menyempurnakan proyek NLP Anda dengan teknik terbaru dalam pemodelan bahasa.

Apa yang Akan Anda Temukan Di Sini

Tutorial kami mencakup berbagai topik dan model, termasuk:

• Memulai : Penyiapan dasar dan pengenalan untuk bekerja dengan LLM di PyTorch.
• Implementasi Model : Panduan langkah demi langkah tentang cara mengimplementasikan dan melatih model seperti Llama 2.
• Pembuatan Teks : Teknik menghasilkan teks menggunakan model bahasa kausal.
• Topik Lanjutan : Wawasan tentang menyempurnakan dan mengoptimalkan LLM untuk tugas tertentu.

Setiap tutorial mencakup contoh kode yang komprehensif, penjelasan, dan praktik terbaik untuk memastikan Anda dapat mengikuti dan menerapkan pengetahuan tersebut ke proyek Anda sendiri.

Cara Menggunakan Repositori Ini

1. Mengkloning Repositori : Dapatkan salinan lokal tutorial kami untuk mengakses dan menjalankan contoh dengan mudah.

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

2. Navigasi ke Tutorial : Setiap tutorial terdapat dalam direktorinya sendiri dengan semua file yang diperlukan.
3. Baca Petunjuknya : Setiap direktori memiliki README dengan instruksi pengaturan dan penjelasan rinci tentang isi tutorial.

Berkontribusi

Kontribusi ke gudang Tutorial LLM dipersilakan! Jika Anda mempunyai saran, koreksi, atau tutorial baru yang ingin Anda tambahkan, silakan ajukan pull request atau buka terbitan.

Lisensi

Proyek ini dilisensikan di bawah Lisensi MIT - lihat file LICENSE.md untuk detailnya.

Kontak

Jangan ragu untuk menghubungi kami jika Anda memiliki pertanyaan atau masukan. Hubungi saya di jah 70 di vt dot edu.

---

README ini dibuat agar menarik dan informatif, memberikan gambaran jelas tentang apa yang dapat diharapkan pengguna dan bagaimana mereka dapat memanfaatkan tutorial di repositori Anda secara maksimal.