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。
国内科技公司也加入了这场AI变革,从百度的「文心一言」、阿里巴巴的「通义千问」、华为的「盘古大模型」,阿里巴巴的「通义千问」等,世界正在被科技语言,不断的刷新与迭代,目前,人类已经来到由「有理有表的语言训练」为核心的大模型时间。
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落地,还附赠500+大模型论文
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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(11号直播)
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:大模型之ChatGPT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
01 开发基于ChatGPT的聊天机器人
02 实战基于GPT模型的对话系统(实战一)
03 GPT模型原理及综述
04 大语言模型(LLM)原理及综述
05 精读GPT-3论文、InstructGPT论文
06 精读谷歌PaLM论文、脸书LLaMA论文
07 实战基于GPT模型的对话系统(实战二)
08 实战微调LLaMA模型
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在大模型的构建之下,AI自动化交互,将会决定世界的未来,谁的大模型更强大,将决定在遥远的未来的话语权,同时,大模型会成为AI基础设施。
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