awesome-repositories.com
المدونة
MCP
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعخادم MCPحولكيفية ترتيب النتائجالصحافة
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

1 مستودع

Awesome GitHub RepositoriesOptimization References

Technical study materials focusing on the theoretical and practical aspects of model efficiency.

Distinct from Efficient LLM Development: Focuses on educational reference material rather than the active process of developing efficient models

Explore 1 awesome GitHub repository matching artificial intelligence & ml · Optimization References. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Optimization References GitHub Repositories

اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • afshinea/stanford-cme-295-transformers-large-language-modelsالصورة الرمزية لـ afshinea

    afshinea/stanford-cme-295-transformers-large-language-models

    4,509عرض على GitHub↗

    هذا المشروع هو دليل دراسة دورة تقنية شامل ومرجع لتعلم بنيات وطرق تدريب المحولات (Transformers) ونماذج اللغة الكبيرة. يعمل كنظرة عامة تقنية لفهم كيفية معالجة الشبكات العصبية للبيانات وكيفية مواءمة سلوك النموذج مع أهداف أداء محددة. يوفر المستودع أدلة متخصصة حول العديد من المجالات الرئيسية لتطوير النماذج. يتضمن ذلك مراجع مفصلة لبنيات المحولات، وأطر عمل التنفيذ للتوليد المعزز بالاسترجاع وسير عمل الوكلاء، وأدلة تقنية لتحسين النماذج وضبطها بدقة. يغطي المحتوى مجموعة واسعة من القدرات، بما في ذلك الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، والتكيف منخفض الرتبة، والمواءمة القائمة على التفضيلات. كما يتناول كفاءة النموذج من خلال التكميم، والتقطير، وبنيات خليط الخبراء، إلى جانب دراسة آليات الانتباه الذاتي والانتباه السريع.

    Provides a technical study of quantization and distillation techniques to reduce memory usage and increase efficiency.

    عرض على GitHub↗4,509
  1. Home
  2. Artificial Intelligence & ML
  3. Efficient LLM Development
  4. Optimization References