Open LLM Tech: 開源模型技術

本軌聚焦於大型語言模型（LLM）的底層核心技術與開發流程，而非最終生成的內容。我們歡迎關於模型訓練、架構優化與部署實務的技術分享。主題包括但不限於：

1. 模型架構與訓練實務 探討模型結構設計、預訓練（Pre-training）、微調（Fine-tuning）技術如 LoRA 或 QLoRA，以及如何提升訓練效率。
2. 模型量化與布署優化 分享模型量化技術、推論引擎（如 llama.cpp, vLLM）的優化，以及如何在不同硬體環境中達成高效能部署。
3. 資料集處理與開放標準 討論高品質訓練資料的清洗、標記流程，以及確保資料集與模型權重符合開放授權規範的實務。