fine-tuning

シンプルで高性能、かつスケーラブルな Jax LLM です！

応用 AI を一つずつマスターする

クラウド、Kubernetes、ベアメタル上で、NVIDIA、AMD、TPU、Tenstorrent に跨るトレーニング、推論、エージェントワークロード向けのベンダーニュートラルなオーケストレーション。

Kubernetes 上での分散 AI モデルのトレーニングと LLM のファインチューニング

GenAIアプリケーション向けの自動プロンプトエンジニアリングアシスタント

NVIDIA Nemotron 向け開発者アセットハブ — Nemotron モデルを使用した構築のための、トレーニングレシピ、使用法クックブック、データセット、完全なエンドツーエンドの参照例が集まったワンストップリソース

Text-to-SQL におけるモデルの性能向上を目的として、DB-GPT のモデル、データセット、ファインチューニング手法を格納するリポジトリ。

Custom Diffusion: テキストから画像への拡散モデルにおけるマルチコンセプトのカスタマイズ（CVPR 2023）

[ICLR 2025] LongWriter: ロングコンテキストLLMからの10,000語以上の生成機能の解放

本番環境向けのRAGベースLLMアプリケーション構築に関する包括的なガイド

超高速なサーバーレス GPU 推論、サンドボックス、バックグラウンドジョブ

LLM向けのスケーラブルなデータ前処理およびキュレーションツールキット

事後学習および構造化データ抽出のための合成データキュレーション。

アダプターとプロンプトを使用した Meta AI の Segment Anything のダウンストリームタスクへの適応

Qwen-3およびStable Diffusionシリーズに基づくDeepSeek Engramアーキテクチャの研究

テキストによるタスク説明のみを入力として使用し、特定のベンチマークタスクに適応させる LLM 向けハイパーネットワーク

Self-Play Fine-Tuning (SPIN) の公式実装

EMNLP 2023 採択論文「LLM-Adapters: An Adapter Family for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models」のコード

DataDreamer: プロンプト。合成データの生成。モデルのトレーニングとアライメント。

PyTorch における Tencent の事前学習フレームワークおよび事前学習済みモデルのコレクション

[TPAMI 2023] LibFewShot: フューショット学習のための包括的なライブラリ。

NLPからLLMまでのアルゴリズムフルスタックチュートリアル。オンライン閲覧: https://datawhalechina.github.io/base-llm/

背景知識が少なくても2026年にLLMスキルを習得・向上させ、最新ニュースや最先端技術に追従するための完全ガイド

ベクトル検索と LLM を使用したマルチモーダル AI、RAG、エージェントのリソース、サンプル、チュートリアル

単一のパイプラインで高品質な合成データの生成、トレーニング、測定、評価を行う

オープンソースLLMのファインチューニング、アブレーション、単体テストを行うためのツールキット。

拙著『A Hands-On Guide to Fine-Tuning LLMs with PyTorch and Hugging Face』の公式リポジトリ

Magickは、新しいタイプのAIビルダー向けの最先端ツールキットです。私たちと一緒にMagickを作りましょう！

AI生成研究者向けdiffusersフレームワーク内でのLoRA（Low-Rank Adaptation）利用に関する最も分かりやすいチュートリアル🔥