读完这这本大模型书籍,你就是LLM大师!

介绍

近年来,随着人工智能技术的飞速发展,尤其是在自然语言处理领域,大型语言模型(LLMs)的崛起无疑是一个不可忽视的现象。为了帮助大众更好地理解和应用这一技术,Jay Alammar和Maarten Grootendorst联合推出的《动手学大语言模型》一书,为读者提供了一本全面且实用的指南。

这本书不仅涉及语言模型的基本概念,还深入探讨了关键技术和实际应用,成为广大技术爱好者和行业从业者的宝贵资源。本书内容涵盖了LLMs在分类任务、文本生成、搜索检索和多模态应用等多个场景下的实际应用。例如,如何利用预训练的LLMs进行情感分析、主题分类,以及文本生成技术如GPT和Llama系列。同时,书中还讨论了如何通过对比学习和不同的损失函数来训练和微调文本嵌入模型,以及如何对分类和生成模型进行微调。

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目前,大模型已经在一些具体应用中取得了进展,如医疗、教育和企业数据分析等。它能够更好地理解用户的需求,并在面对复杂的问题时提供更精准的解决方案。

随着该模型在ChatGPT Plus和Team用户中的推广,OpenAI计划逐步扩大其应用范围,并为更多用户提供体验其强大推理能力的机会。GPT-o1的出现不仅丰富了人工智能在各领域中的应用场景,也为未来AI的发展奠定了基础,可能会逐步改变我们对人工智能的传统认知。

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发大模型顶会到底难不难?近年来各大顶会的大模型论文接收数量逐年攀升,身边的朋友同学也常有听闻成功发顶会,总让人觉得发顶会这事儿好像没那么难!

但是到了真正实操阶段才发现,并不那么简单,可能照着自己的想法做下去并不能写出一篇好的论文、甚至不能写出论文。掌握方法,有人指点和引导很重要!

还在为创新点而头秃的CSer,还在愁如何写出一篇好论文的科研党,一定都需要来自顶会论文作者、顶会审稿人的经验传授和指点。

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8天掌握大模型

课程目录:


第一节  工业学术政府等关于大模型研究的现状

第二节  理论:Transformer组件,原理
第三节  理论+应用:ICL和COT的原理与应用
第四节  原理:以面试题形式
第五节  实战:PEFT微调中文大模型ChatGLM
第六节  理论:LLM+KG以及知识编辑
第七节  探讨大模型记忆机制及探讨指令微调中模型的变化

第八节  NLP各种子任务如何展开以及大模型可解释性探究

本次系列课是歌本哈根大佬亲自录制,来跟我一起白嫖呀
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(文:机器学习算法与自然语言处理)

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