在當今這個人工智能飛速發展的時代，大語言模型（LLM）已經成為了科技領域的一股不可忽視的力量。從 ChatGPT、Claude 到 Gemini，這些基于 LLM 的聊天機器人正在改變我們與機器互動的方式，它們能夠通過簡單的提示生成內容和代碼，展現出強大的自然語言處理能力。如果你還沒有深入了解 LLM，或者沒有開始探索相關的 GitHub 倉庫，那么你可能已經在 AI 領域的浪潮中落后了。今天，就讓我們一起走進這些頂級的 LLM GitHub 倉庫，看看如何從零開始掌握大語言模型，提升你的技術實力。

為什么一定要掌握 LLM？

在當下，像谷歌、微軟、亞馬遜這樣的科技巨頭都在積極構建自己的 LLM，同時，眾多企業也在招聘工程師來對這些 LLM 進行微調和部署，以滿足各自的需求。隨著對 LLM 專業知識人才的需求急劇增加，對 LLM 的實際理解已經成為軟件工程、數據科學等領域的必備技能。如果你還沒有開始學習 LLM，現在就是最好的時機，去探索、去提升自己。

頂級 LLM 學習倉庫推薦

1. mlabonne/llm-course

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這個倉庫堪稱是 LLM 學習的“百科全書”。它為所有水平的學習者提供了從理論到實踐的完整指南，涵蓋了從量化、微調到模型合并以及構建基于 LLM 的實際應用等廣泛主題。無論是初學者還是希望提升知識水平的職場人士，都能在這里找到適合自己的內容。它不僅涵蓋了理論基礎，還提供了豐富的實踐應用案例，確保學習者能夠系統地掌握 LLM 的知識。憑借超過 51k 的星標和龐大的社區貢獻，這個倉庫無疑是學習 LLM 的不二之選。

2. HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models

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這個倉庫是根據 O’Reilly 出版社的《Hands-on Language Models》一書創建的，它以豐富的視覺效果和實用的指導幫助學習者深入理解 LLM 的工作原理。倉庫中包含每個章節的 Jupyter 筆記本，涵蓋了從基礎到高級的廣泛主題，如標記、嵌入、Transformer 架構、多模態 LLM、微調技術等。它為開發者和工程師提供了實用的學習資源，通過實際案例幫助學習者將理論應用于現實世界的問題，而不僅僅是停留在理論層面。此外，它還涵蓋了微調、部署以及構建基于 LLM 的應用等內容。

3. brexhq/prompt-engineering

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如果你正在與像 OpenAI 的 GPT-4 這樣的大型語言模型打交道，那么這個倉庫就是你的“秘籍”。它提供了關于 LLM 的完整指南，包括實用的提示和策略，以及從研究和生產用例中總結出的關于提示的教訓。這個倉庫涵蓋了 LLM 的歷史、提示工程策略和安全建議，包括提示結構、頂級 LLM 的標記限制等內容。它專注于優化提示的實際技巧，幫助開發者顯著提升 LLM 的輸出效果。它不僅提供了詳細的基礎知識，還涵蓋了高級提示策略，擁有龐大的社區支持，并且會定期更新，確保用戶能夠獲取最新的信息。

4. Hannibal046/Awesome-LLM

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這是一個關于 LLM 的“資源寶庫”，涵蓋了從開創性研究論文、訓練框架、部署工具到評估基準等各類資源。它按照不同的類別組織，包括論文和應用書籍，并且還設有排行榜來跟蹤不同 LLM 的性能。這個倉庫提供了重要的學習材料，包括教程和課程，擁有龐大的資源庫，是學習 LLM 的頂級資源之一。憑借超過 23k 的星標，它擁有龐大的社區，確保了信息的及時更新。

5. OpenBMB/ToolBench

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ToolBench 是一個開源平臺，專為訓練、服務和評估用于工具學習的 LLM 而設計。它提供了一個易于理解的框架，包括一個大規模的指令微調數據集，以增強 LLM 的工具使用能力。ToolBench 使 LLM 能夠與外部工具和 API 交互，從而提升其執行現實世界任務的能力。它還提供了具有工具評估能力的 LLM 評估框架 ToolEval，如通過率和勝率等指標。這個平臺是學習新架構和訓練方法的基礎。

6. EleutherAI/pythia

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Pythia 項目旨在推動關于 LLM 的可解釋性、學習動態以及倫理和透明度方面的科學研究。這個倉庫的所有模型都提供了 154 個檢查點，使我們能夠從訓練過程中獲取內在模式。所有模型、訓練數據和代碼都公開可用，以確保 LLM 研究的可重復性。它為 LLM 的科學研究提供了強大的支持。

7. WooooDyy/LLM-Agent-Paper-List

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這個倉庫系統地探索了基于 LLM 的代理的開發、應用和實現。它為該領域的研究人員和學習者提供了基礎級別的資源。它提供了關于基于 LLM 的代理的深入分析，涵蓋了它們的構建步驟和應用。它包含了一份精心組織的必讀論文列表，方便學習者獲取。此外，它還深入解釋了多代理系統的內部行為和交互。

8. BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models

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這個倉庫是多模態 LLM（MLLM）領域的資源寶庫。它涵蓋了從多模態指令微調、鏈式思考推理到幻覺緩解技術等廣泛主題。它還與 VITA 項目相關聯，這是一個開源的交互式多模態 LLM 平臺，并附有一篇調查論文，提供了關于 MLLM 最新發展和應用的見解。這個倉庫匯集了大量與 MLLM 相關的論文、工具和數據集，是學習該領域的重要資源。它包含了大量關于緩解 MLLM 幻覺的研究和技巧，這對于基于 LLM 的應用來說是一個關鍵步驟。憑借超過 15k 的星標，它擁有龐大的社區，確保了信息的及時更新。

9. deepspeedai/DeepSpeed

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DeepSpeed 是微軟開發的一個開源深度學習庫，它無縫集成到 PyTorch 中，并提供了系統級創新，使得訓練高參數模型成為可能。DeepSpeed 已被用于訓練許多不同類型的超大規模模型，如 Jurassic-1（178B）、YaLM（100B）、Megatron-Turing（530B）等。DeepSpeed 擁有零冗余優化器，能夠通過優化內存使用來訓練擁有數百億參數的模型。它允許在單一的訓練、推理或壓縮流程中輕松組合多種功能。DeepSpeed 是微軟“AI 規模化”計劃的重要組成部分，旨在實現下一代 AI 能力的規模化發展。

10. ggml-org/llama.cpp

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LLama C++ 是一個高性能的開源庫，專為在本地硬件上進行 LLM 推理而設計。它基于 GGML 張量庫構建，支持大量模型，包括一些最受歡迎的模型，如 LLama、LLama2、LLama3、Mistral、GPT-2、BERT 等。這個倉庫的目標是在各種平臺上實現最小化設置和最佳性能，從桌面到移動設備。LLama 能夠直接在桌面和智能手機上進行本地推理，無需依賴云服務。它針對 x86、ARM、CUDA、Metal 和 SYCL 等硬件架構進行了優化，使其具有多功能性和高效性。它支持 GGUF（GGML 通用文件）以支持量化級別（2 位到 8 位），減少內存使用，提高推理速度。最近的更新還增加了視覺能力，使其能夠處理和生成文本和圖像數據，從而擴展了應用范圍。

11. lucidrains/PaLM-rlhf-pytorch

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這個倉庫提供了在谷歌 PaLM 架構上應用人類反饋強化學習（RLHF）的開源實現。這個項目旨在復制 ChatGPT 的功能，對于那些對理解和開發基于 RLHF 的應用感興趣的人來說非常有幫助。PaLM-rlhf 提供了一個清晰且易于訪問的 RHFL 實現，方便學習者探索和實驗先進的訓練技術。它為未來 RHFL 的發展奠定了基礎，并鼓勵開發者和研究人員參與更符合人類價值觀的 AI 系統的開發。憑借大約 8k 的星標，它擁有龐大的社區，確保了信息的及時更新。

12. karpathy/nanoGPT

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nanoGPT 倉庫提供了 GPT 風格語言模型的高性能實現，是一個用于訓練和微調中等規模 GPT 的教育和實踐工具。該倉庫的代碼庫簡潔明了，訓練循環在 train.py 中，模型推理在 model.py 中。它為開發者和研究人員提供了易于理解的 Transformer 架構，方便他們進行實驗和探索。nanoGPT 提供了 GPT 模型的簡單實現，是那些希望了解 Transformer 內部工作機制的人的重要資源。它還能夠實現中等規模 LLM 的優化和高效訓練和微調。憑借超過 41k 的星標，它擁有龐大的社區，確保了信息的及時更新。

總結

以上就是我們為大家精心挑選的 12 個頂級 LLM GitHub 倉庫。這些倉庫涵蓋了從基礎理論到高級應用的各個方面，無論你是剛剛踏入 LLM 領域的新手，還是希望在該領域深耕的專家，都能從中找到適合自己的學習資源。隨著 LLM 的不斷發展，它們正在重塑整個科技行業的格局。掌握 LLM 已經不再是可有可無的選擇，而是每一個技術從業者必備的技能。這些 GitHub 倉庫為我們提供了一個實踐和學習的平臺，讓我們能夠親身體驗 LLM 的強大功能，從基礎知識到高級應用，每一步都有詳細的指導。所以，不要猶豫，選擇一個倉庫，利用這些資源，開始你的 LLM 學習之旅吧！

本文轉載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯