The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs-全面解析微调技术与应用

这篇论文对大语言模型的微调，从技术、研究、最佳实践、应用研究挑战和机遇等方面进行了详尽的回顾。
The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs的特点:
1. 详细回顾微调技术
2. 探讨研究最佳实践
3. 分析应用研究的挑战与机遇

The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs的功能:
1. 作为微调LLM的参考资料
2. 了解最新的研究进展
3. 为研究者提供最佳实践指导

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训练一个LLM收敛是超级贵的！-收敛不再是必要条件

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A Survey on Evaluation of Large Language Models-评估大语言模型性能的研究综述

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Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey-指令调优的研究综述

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Intel Extension for Transformers

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llmdifftracker开源项目 – 利用大语言模型追踪代码变更

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直接偏好优化 (DPO)-改变 LLM 与人类反馈对齐的新算法

直接偏好优化 (DPO) 是一种新算法，旨在改变大语言模型（LLM）与人类反馈的对齐方式，提供强化学习的替代方案，从而提高模型对人类偏好的理解和响应能力。

Octopulse AI官网 – 用户增长平台

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GeekAI开源项目 – 开源AI助手全套解决方案

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OpenDevin开源项目 – 开源AI全栈工程师

OpenDevin 是一个开源的自主 AI 软件工程师平台，旨在通过 AI 和大语言模型（LLMs）来简化软件开发过程。它支持从需求分析、代码编写、测试与调试到部署的全流程自动化开发，能够处理多种编程语言，并与人类开发人员协作完成复杂的软件工程任务。

mini_qwen开源项目 – 1B参数中英文大语言模型

mini_qwen是一个从头开始训练的1B参数的大型语言模型(LLM)项目，包括预训练(PT)、微调(SFT)和直接偏好优化(DPO)3个部分。该项目基于Qwen2.5-0.5B-Instruct模型，通过扩充模型隐藏状态层数、隐藏状态维度和注意力头数，增加参数量到1B，并进行参数随机初始化。支持中英文，预训练和微调仅需要12G显存，直接偏好优化仅需要14G显存。使用flash_attention_2进行加速，使用deepspeed在6张H800上进行训练，探究了尺度定律(scaling law)、复读机现象与微调阶段的知识注入。

Entry Point AI官网 – 简化大语言模型的微调平台

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Awesome Theory of Mind开源项目 – 聚焦机器心智理论的研究资源

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