机器学习与AI生成创作
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30节AI大模型系列课 | 手把手带你从入门到实战

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

0.01元解锁30节“AI大模型系列课程”

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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。

2024年也必将是大模型继续活跃的一年，不想错过大模型机遇的同学，赶紧0.01元扫码获取30节《AI大模型系列课程》！

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