专栏名称: 深度之眼
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吹爆这个LLM中文入门教程!!

深度之眼  · 公众号  ·  · 2024-07-11 18:30

正文

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大模型基本概念以及应用场景

应用场景

缺点与局限

未来展望

NLP大模型基础、前沿与学习路径

NLP大模型的基石

NLP大模型的前沿探索

学习路径和建议

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?

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

多模态大模型的过去、现在和未来

从特定任务到通用模型

常用结构和训练方式

不同的优化方向

不足及研究方向选择

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

大模型的高效微调

常用的高效微调方法介绍

针对领域数据集以高效微调方法创造大模型

未来挑战与研究方向

大模型医疗

医疗领域的数据特点、挑战和机遇

针对ChatGLM大模型,介绍ChatGLM模型微调代码实践以及模型微调

LLAMA2中文大模型

理论介绍

代码实践

大模型前沿论文带读训练营

LLaMA训练营

LLaMA训练营——精读

LLaMA训练营——代码讲解

GLM-130B训练营——论文泛读

GLM-130B训练营——论文精读

GLM-130B训练营——代码讲解

Alpaca训练营——论文泛读

Alpaca训练营——论文精读

Alpaca训练营——代码讲解

掌握大模型领域前沿,跑通三套企业级项目代码

开发基于大模型的聊天机器人







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