From c24d477bdb56a6e0b45cac5cfb18265a1bce3e43 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: grok <42383434+NLPJCL@users.noreply.github.com> Date: Wed, 23 Oct 2024 23:50:56 +0800 Subject: [PATCH] Update README_zh.md Former-commit-id: 6fcabb334920c3145c7820fee4cd84809585f50f --- README_zh.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/README_zh.md b/README_zh.md index 2a07496d..b77d32b0 100644 --- a/README_zh.md +++ b/README_zh.md @@ -709,7 +709,7 @@ run_name: test_run # 可选 1. **[AutoRE](https://github.com/THUDM/AutoRE)**：基于大语言模型的文档级关系抽取系统。 1. **[NVIDIA RTX AI Toolkit](https://github.com/NVIDIA/RTX-AI-Toolkit)**：在 Windows 主机上利用英伟达 RTX 设备进行大型语言模型微调的开发包。 1. **[LazyLLM](https://github.com/LazyAGI/LazyLLM)**：一个低代码构建多 Agent 大模型应用的开发工具，支持基于 LLaMA Factory 的模型微调. -1. **[RAG-Retrieval](https://github.com/NLPJCL/RAG-Retrieval)**：RAG-Retrieval 提供了全链路的RAG检索微调(train)和推理(infer)以及蒸馏(distill)代码。[[LLM在Reranker任务上的最佳实践？A simple experiment report（with code）]](https://zhuanlan.zhihu.com/p/987727357) +1. **[RAG-Retrieval](https://github.com/NLPJCL/RAG-Retrieval)**：RAG-Retrieval 提供了全链路的RAG检索模型微调(train)和推理(infer)以及蒸馏(distill)代码。[[LLM在Reranker任务上的最佳实践？A simple experiment report（with code）]](https://zhuanlan.zhihu.com/p/987727357)