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30节AI大模型系列课|手把手带你从入门到实战

深度学习与图网络 · 公众号 · · 2024-02-19 10:36

正文

2023年大西洋彼岸的OpenAi公司， 首次向世界吹响「大模型主导未来世界变革」的号角。

AI大模型，正在构建的颠覆力，为了更好的入局AI大模型， 这次我特意复盘和整理大模型学习脉络，开了30节大模型的课程 ，包含 大模型理论、大模型论文带读以及大模型企业项目实战，还附赠500+大模型论文

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领500+篇大模型论文合集

以下是《AI大模型系列课》课程目录

第一课：NLP大模型：基础、前沿与学习路径

第二课：基于模型量化的大模型压缩的进展

🔻 压缩技术中，为什么量化要优于剪枝、蒸馏？

🔻 如何搜索裁剪阈值用于裁剪outlier？

🔻 包含有异常值outlier的特征如何量化？

第三课：基于模型剪枝的大模型高效计算和应用

🔻 模型剪枝的技术背景

🔻 模型剪枝具体方法

🔻 模型剪枝前沿方法

🔻 语言模型剪枝实例

第四课： 讲解扩散模型的基础知识及拓展应用

🔻 AI作画--以文生图

🔻 扩散模型是什么

🔻 扩散模型工作拓展

🔻 扩散模型带来的机遇

第五课：大语言模型的RLHF

🔻 RLHF的优点和挑战

🔻 RLHF如何改善大模型性能

🔻 RLHF的实际应用案例

🔻 RLHF在大模型的未来趋势

第六课：[LLM + 微调]大模型的高效微调

🔻 01 介绍

🔻 02 常用的高效微调方法介绍

🔻 03 如何针对领域数据集根据高效微调方法创造大语言模型

🔻 04 未来挑战与研究方向

第七课：大模型医疗

🔻 医疗领域的数据特点、挑战和机遇

🔻 大模型的定义和特点，如预训练、微调、指令学习等

🔻 针对ChatGLM大模型，介绍ChatGLM模型微调

🔻 代码实践以及模型微调

第八课：大模型基本概念以及应用场景

🔻 发展线路与技术手段

🔻 应用场景

🔻 缺点与局限

🔻 未来展望

第九课：LLAMA2中文大模型

🔻 理论介绍

🔻 代码实践

第十课：大模型前沿论文带读训练营（NLP方向）

🔻 01 LLaMA训练营

🔻 02 LLaMA训练营——精读

🔻 03 LLaMA训练营——代码讲解

🔻 04 GLM-130B训练营——论文泛读

🔻 05 GLM-130B训练营——论文精读

🔻 06 GLM-130B训练营——代码讲解

🔻 07 Alpaca训练营——论文泛读

🔻 08 Alpaca训练营——论文精读

🔻 09 Alpaca训练营——代码讲解

第十一课：掌握大模型领域前沿，跑通三套企业级项目代码

请到「今天看啥」查看全文

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