这是一个针对大型语言模型（LLM）微调的综合性实践教程，旨在帮助用户快速掌握LLM微调技术。项目覆盖了从基础到进阶的多种微调方法，包括全参数微调和参数高效微调（如LoRA），并提供了丰富的实践案例，涵盖金融、推理等多个领域。教程设计注重初学者友好性，通过详细的步骤指导和实际案例演示，帮助用户快速上手并应用于实际场景。
一站式大语言模型微调教程，旨在帮助用户轻松上手LLM微调。项目提供多种微调技术，包括全参数微调和参数高效微调等，通过详细教程和丰富的实战案例，助力小白快速入门，并覆盖金融、推理等多个领域。
ChatGLM2-6B 全参数微调，支持多轮对话的高效微调，旨在提升对话系统的性能和用户体验。该项目通过对预训练模型的全面微调，使其能够适应特定任务和领域，提高了模型的灵活性和适用性。
GPT-3 是一个具有 1750 亿参数的强大语言模型，展示了更大的模型在多种实际任务中表现更好的现象。它在自然语言处理领域具有显著的优势，能够理解和生成多种形式的文本。
一种自我对齐方法，通过角色知识的增强和对话模拟，赋予大型语言模型(LLM)强大的角色扮演能力。
langchain-ChatGLM是一个用于处理自然语言处理任务的项目，允许通过语义匹配和上下文管理来优化对话系统的表现。该项目支持将原文划分为单句进行处理，基于提问语义进行单句匹配，同时具备上下文管理功能，结合单句前后文本进行分析，并可通过chunk_size限制上下文长度。
OpenChat是一个基于LLaMA架构的开源大语言模型，通过6K GPT-4对话数据进行微调，旨在在推理效率和表现力上达到与ChatGPT相当的水平。它利用自然语言对话数据和强化学习方法，在混杂质量数据下进行训练，克服了labels标注难题，是开源领域内表现最出色的模型之一。
由中电信人工智能科技有限公司研发训练的大语言模型，采用1.5万亿 Tokens中英文高质量语料进行训练，支持多种自然语言处理任务，适用于聊天机器人和智能客服，并提供API接口方便集成。
MOSS是一个支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型，具有多轮对话能力和插件使用能力。
利用AI协助软件设计和开发的工具，通过与用户的交互对话逐步捕获设计规范，而不是依赖单一提示，用户可以在命令行界面或Streamlit应用程序中使用它。
