Brinque com LLMs
Compartilhe como treinar e avaliar grandes modelos de linguagem e construir aplicativos LLMs interessantes baseados em RAG, Agent e Chain.
Pronto para usar | Eu codifico isso para que você não precise fazer isso!
- Mistral-8x7b-Instruct produz de forma estável o formato Json, emparelhado com a gramática Llamacpp
- Agente Mistral-8x7b-Instruct CoT, pense passo a passo
- Mistral-8x7b-Instruct ReAct Agent com chamada de ferramenta
- Llama3-8b-Instruct, transformadores, vLLM e Llamacpp
- Llama3-8b-Instruir, CoT com vLLM
- Llama3-8b-Instruct, implementação puramente chinesa do ReAct com chamada de ferramenta
- Chinês-Llama3-8b, ajuste fino do DPO torna o Llama3 mais disposto a falar chinês
- llama-cpp-convert-GGUF, converta a quantificação do modelo em formato GGUF e carregue huggingface
- AdvancedReAct
?LLMs aprofundados | Pré-treinamento, ajuste fino, RLHF e ?>
- qlora-finetune-Baichuan-7B
Exibição de caso
| Mixtral 8x7b ReAct | Lhama3-8b ReAct |
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