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我今年读过最绝的一本LLM书！

FightingCV · 公众号 · · 2024-12-13 09:00

正文

介绍

本书是一本实用的生成式人工智能指南，重点介绍转换器和扩散模型。 它涵盖了 生成式人工智能项目的生命周期，包括用例定义、模型选择、微调和部署。

本书旨在帮助读者将生成式人工智能应用于他们的业务用例，为读者提供实用工具和概念，帮助他们利用预训练的大型语言模型的能力，如拷贝写作、摘要等用例；构建高级的LLM流水线来聚类文本文档并探索主题；创建超越关键词搜索的语义搜索引擎；深入了解基础Transformer模型的架构，如BERT和GPT等。

通过本书，读者将学习到如何利用各种方法优化LLMs，从生成模型微调到对比微调和上下文学习，为特定应用定制最佳的语言模型。

01

资源目录

本书以直观的方式介绍了理论概念，其中包含大量的代码示例和插图，您只需进行最少的设置即可在 Google Colaboratory、Kaggle 或 Hugging Face Spaces 等服务上运行。您将学习如何使用 Transformer 和 Diffusers 等开源库，进行代码探索，并研究几个现有项目以帮助指导您的工作。

了解经典和现代生成式 AI 技术的基础知识
构建和自定义可生成文本、图像和声音的模型
探索从头开始训练和使用大型预训练模型之间的权衡
创建可以通过传输其他图像的样式来修改图像的模型
调整和弯曲 transformer 和 diffusion 模型以用于创意目的
训练一个可以根据您的样式编写文本的模型
将模型部署为交互式演示或服务

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02

大模型前沿系列课

大语言模型的迅猛发展引起了世界各国学术界高度重视，掌握大模型发展俨然是人工智能未来的趋势， 大型语言模型（ LLM ）的发展 正朝着更大规模、更专业和更安全的方向发展，同时也在探索如何更好地集成到各种业务流程和应用中。

所以我联合多位QS前50大佬做了最新的大模型实战系列课，原价699元，现在0元领取！

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03

大模型顶会idea

写论文最怕的就是没有创新点，“创新点”是一篇论文的灵魂，而因为这个理由拒稿意味着整篇论文的价值被否定。

很多同学陷入了写论文困境，其实很大原因是因为创新点不足，特别是已经很多创新不足被拒稿的同学，要花费大量的时间来重新立意，然后从头开始去重建自己的论文逻辑。

我整理了 QS前50名大佬的部分现成顶会大模型idea ，很多现有大模型idea可冲一区，让大佬直接带飞！拼手速！手慢无！

1V1 与大佬meeting

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沃恩智慧

04

大模型限时免费用

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