LLM大语言模型端到端链路
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本，方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文通过LLM大语言模型端到端链路模板，为您介绍数据处理、模型训练和模型推理的全流程。
LLM大语言模型数据处理-Alpaca-Cot
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本，方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源Alpaca-Cot中的少量数据为例，为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件，对SFT数据进行数据清洗和处理。
LM大语言模型数据处理-github code
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本，方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源RedPajama-Data中的少量数据为例，为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件，对GitHub代码数据进行数据清洗和处理。
LLM大语言模型数据处理-Alpaca-Cot
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本，方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源Alpaca-Cot中的少量数据为例，为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件，对SFT数据进行数据清洗和处理。
LM大语言模型数据处理-github code
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本，方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源RedPajama-Data中的少量数据为例，为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件，对GitHub代码数据进行数据清洗和处理。
2024年6月后2周重要的大语言模型论文总结：LLM进展、微调、推理和对齐
本文总结了2024年6月后两周发表的一些最重要的大语言模型论文。这些论文涵盖了塑造下一代语言模型的各种主题，从模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。 LLM进展与基准 1、 BigCodeBench: Benchmarking Code Generation with Diverse Function Calls and Complex Instructions 自动化软件工程近期...
大语言模型综述全新出炉：51页论文带你盘点LLM领域专业化技术
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