fine-tuning

Jax LLM yang sederhana, berkinerja tinggi, dan dapat disesuaikan!

Menguasai AI Terapan, satu konsep dalam satu waktu.

Orkestrasi agnostik vendor untuk pelatihan, inferensi, dan beban kerja agen di seluruh NVIDIA, AMD, TPU, dan Tenstorrent di cloud, Kubernetes, dan bare metal.

Pelatihan Model AI Terdistribusi dan Fine-Tuning LLM di Kubernetes

Asisten Prompt Engineering Otomatis untuk Aplikasi GenAI

Pusat Aset Pengembang untuk NVIDIA Nemotron — Sumber daya terpadu untuk resep pelatihan, buku panduan penggunaan, dataset, dan contoh referensi ujung-ke-ujung lengkap untuk membangun dengan model Nemotron

Repositori yang berisi model, dataset, dan teknik fine-tuning untuk DB-GPT, dengan tujuan meningkatkan performa model dalam Text-to-SQL

Custom Diffusion: Kustomisasi Multi-Konsep untuk Difusi Teks-ke-Gambar (CVPR 2023).

[ICLR 2025] LongWriter: Melepaskan potensi pembuatan teks 10.000+ kata dari LLM konteks panjang

Panduan komprehensif untuk membangun aplikasi LLM berbasis RAG untuk produksi.

Inferensi GPU serverless yang sangat cepat, sandbox, dan pekerjaan latar belakang

Toolkit pemrosesan awal dan kurasi data yang dapat diskalakan untuk LLM

Kurasi data sintetis untuk pasca-pelatihan dan ekstraksi data terstruktur

Menyesuaikan Segment Anything milik Meta AI ke Tugas Hilir dengan Adapter dan Prompt

Riset Arsitektur DeepSeek Engram berbasis seri Qwen-3 dan Stable Diffusion.

Hypernetwork yang mengadaptasi LLM untuk tugas benchmark tertentu hanya menggunakan deskripsi tugas tekstual sebagai input

Implementasi resmi dari Self-Play Fine-Tuning (SPIN)

Kode untuk makalah EMNLP 2023 kami: "LLM-Adapters: An Adapter Family for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models"

DataDreamer: Prompt. Hasilkan Data Sintetis. Latih & Sejajarkan Model.   🤖💤

Kerangka kerja pra-pelatihan Tencent di PyTorch & Model Zoo Pra-pelatihan

[TPAMI 2023] LibFewShot: Pustaka Komprehensif untuk Few-shot Learning.

Tutorial tumpukan penuh algoritma dari NLP ke LLM, alamat baca daring: https://datawhalechina.github.io/base-llm/

Panduan lengkap untuk memulai dan meningkatkan keterampilan LLM Anda di tahun 2026 dengan latar belakang minim di bidang ini, serta tetap update dengan berita terbaru dan teknik mutakhir!

Sumber daya, contoh, dan tutorial untuk AI multimodal, RAG, dan agen menggunakan pencarian vektor serta LLM

Hasilkan Data Sintetis Berkualitas Tinggi, Latih, Ukur, dan Evaluasi dalam Satu Pipeline

Toolkit untuk fine-tuning, ablasinya, dan pengujian unit pada LLM open-source.

Repositori resmi buku saya "A Hands-On Guide to Fine-Tuning LLMs with PyTorch and Hugging Face".

Magick adalah toolkit mutakhir untuk jenis pembuat AI baru. Buat Magick bersama kami!

Tutorial paling mudah dipahami untuk menggunakan LoRA (Low-Rank Adaptation) dalam framework diffusers bagi peneliti AI Generation.