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nlp-tutorial 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。
Natural Language Processing Tutorial for Deep Learning Researchers
datawhalechina / diy-llm
diy-llm
Covers pre-training data, Tokenizer, Transformer, MoE,distributed training, Scaling Laws, inference & alignment .6 progressive code assignments for full-stack LLM learning | 涵盖预训练数据、分词器、Transformer、MoE、分布式训练、缩放定律、推理与对齐，6 项渐进代码作业，掌握 LLM 全栈知识
Covers pre-training data, Tokenizer, Transformer, MoE,distributed training, Scaling Laws, inference & alignment .6 pro…
目前累计 1.5k star、156 fork，主要语言为 Jupyter Notebook，项目始于 2025 年。最近状态：近一个月有提交。适合：做 AI 应用的开发者。
中文介绍优先采用本站人工维护条目；无维护条目时依据 GitHub 公开字段（语言、主题、星标、提交时间）自动生成，未经项目方确认，不构成选型结论。datawhalechina/diy-llm 是一个以 Jupyter Notebook 为主的开源项目，目前累计 1.5k star、156 fork，近 30 天内有提交。主要方向：datawhale、gpu-programming、grpo、大模型、自然语言处理、rl。
依据 GitHub 公开字段（语言、主题、星标、提交时间）自动生成，未经人工逐项核实。README
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RAG_Techniques 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发。
This repository showcases various advanced techniques for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. Each technique has a detailed notebook tutor…
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每个人都能看懂的大模型知识分享，LLMs春/秋招大模型面试前必看，让你和面试官侃侃而谈
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Prompt_Engineering 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。
22 prompt engineering techniques with hands-on Jupyter Notebook tutorials, from fundamental concepts to advanced strategies for leveraging LLMs.
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evidently 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发，主打开源免费。
Evidently is an open-source ML and LLM observability framework. Evaluate, test, and monitor any AI-powered system or data pipeline. From tabular d…
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mistral-inference 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发。
Official inference library for Mistral models