37.6K的代码资源，简直不要太强！这本大模型的神书比啃论文高效10倍（附PDF）

最新推荐文章于 2025-04-02 17:51:00 发布
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大家好！今天我想和大家真诚的分享一本能够让我从“大模型小白”蜕变的宝藏神书——《深入浅出大型语言模型》。和大多数人一样，刚接触大模型时，我也会被各种术语搞得头大：Transformer、微调、多模态…

直到翻开这本书，发现作者居然用非常形象地解释晦涩难懂的专业词。比如：超市购物车解释注意力机制！比如把每个单词想象成购物车里的商品，模型会自动给重要商品（关键词）贴高价标签，这种生活化比喻让我瞬间开窍。

所以，我诚心并强烈推荐你一定一定要好好阅读这本书！《Hands on Large Language Models-深入浅出大型语言模型》是一本全方位、多层次剖析大型语言模型（LLMs）的优质著作。这本书以通俗易懂的语言、丰富的实例和直观的图表，带领读者从零基础迈向精通，深入理解LLMs的工作原理、应用场景以及前沿技术，为有志于探索人工智能语言领域奥秘的读者提供了宝贵的学习资源。

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① 基础篇：从打字机到智能大脑

  • 揭秘语言模型如何从「只能记单词」的词袋模型，进化成会联系上下文的Transformer

  • 图解注意力机制：像探照灯一样聚焦关键信息（书里的动态流程图超直观！）

  • 手把手教Embedding技术：原来让AI理解近义词就像教小朋友认亲戚

② 实战篇：AI工具箱大揭秘

  • 文本分类实战：用BERT模型给电影评论打情绪分（附避坑指南）

  • 隐藏技巧：怎样用ChatGPT做智能客服？书里连话术模板都准备好了

③ 进阶篇：打造专属AI助手

  • 微调实战：用LoRA技术低成本训练法律问答机器人

  • 行业案例：医疗领域如何用大模型分析CT报告

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【第41篇】ConvMAE：Masked Convolution 遇到 Masked Autoencoders
AI浩
05-27 2484
摘要 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2205.03892 视觉转换器 (ViT) 已成为各种视觉任务广泛采用的架构。用于特征预训练的掩码自动编码 [2、1、28、55] 和多尺度混合卷积变换器架构 [12、21、49、34、57] 可以进一步释放 ViT 的潜力，从而实现最先进的图像分类、检测和语义分割的艺术表演。在本文中，我们的 ConvMAE 框架证明了多尺度混合卷积变换器可以通过掩码自动编码方案学习更多的判别表示。然而，直接使用原始掩码策略会导致计算成本和预训练-微调差异。为了
37.6K的代码资源，这本大模型的神书比啃论文高效10倍，简直不要太强！
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LLMs之InternLM：InternLM-7B模型的简介、安装、使用方法之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
07-13 9030
​ LLMs之InternLM：InternLM/InternLM-7B模型的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 InternLM模型的简介 InternLM-7B模型的安装 InternLM模型的高性能部署 InternLM-7B模型的使用方法 InternLM模型的简介 2023年6月7日，上海人工智能实验室（上海AI实验室）、商汤科技联合香港中文大学、复旦大学及上海交通大学发布千亿级参数大语言模型“书生·浦语”（InternLM）。“书
IF 37.6！NHANES最新研究：喝咖啡大大降低死亡风险，尤其是在这个时间段
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引言NHANES选题再上大分！今天分享的这篇文章，学者基于NHANES数据，通过聚类分析等多种统计学方法，全面探究咖啡摄入时间与全因、心血管和癌症死亡风险的关联，拿下一区top（IF=37.6）。对于众多当代打工人而言，血管中流淌的不是血液而是“咖啡液”，一日不喝咖啡如同“行尸走肉”。过去的多项研究表明，定期喝咖啡有益健康，能降低糖尿病、心血管疾病及死亡风险。众所周知，昼夜节律在调节进食和新陈代...
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利用大模型改进知识图谱补全的研究
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尽管现有的基于描述的KGC方法已经利用预训练语言模型来学习实体和关系的文本表示，并取得了一定的成果，但这些方法的性能仍然受限于文本数据的质量和结构的不完整性。为了克服这些限制，中国科学技术大学、腾讯YouTu Lab、香港城市大学和北京大学的研究人员共同提出了MPIKGC框架，该框架通过从多个角度查询大模型，以补偿上下文知识的不足，从而改善KGC。具体为MPIKGC利用LLMs的推理、解释和总结能力，分别扩展实体描述、理解关系和提取结构。
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