使用场景

研究人员可以利用该资源库中的论文和代码，快速开展关于 LLM 后训练的研究工作。

开发者可以使用其中的框架和工具，将后训练技术应用于实际的自然语言处理项目中，提升模型性能。

学生可以通过阅读教程和指南，学习 LLM 后训练的基本概念和技术，为未来的研究和开发打下基础。

产品特色

提供关于 LLM 后训练的最新研究论文和资源。

包含详细的调查和教程，帮助用户快速上手。

提供多种 LLM 后训练方法的代码实现和框架。

支持多种语言模型和后训练技术的实验。

提供丰富的基准测试和应用场景，验证后训练效果。

支持社区贡献，用户可以提交自己的研究和代码。

提供详细的文档和教程，帮助新手快速入门。

使用教程

1. 访问项目主页，浏览 README 文件了解项目概览。

2. 根据需求选择相关的论文、代码或教程资源。

3. 如果需要使用代码，克隆仓库到本地，并按照文档中的说明进行安装和配置。

4. 使用提供的框架和工具进行实验，验证后训练效果。

5. 如果有新的研究成果或代码，可以提交 Pull Request 贡献到项目中。

6. 参与社区讨论，与其他研究人员和开发者交流经验。

7. 利用提供的基准测试和应用场景，评估和优化自己的后训练方法。