大模型入门(八)—— Llama2论文简读

一、背景介绍

大语言模型 (LLM) 作为功能强大的人工智能助手展现出了巨大的前景,它们擅长完成需要跨领域专业知识的复杂推理任务,包括编程和创意写作等专业领域。 它们通过简单直观的聊天界面与人类互动,让大预言模型快速地被推广。

大语言模型的模型架构和训练方法相对比较统一,大多数都是在大规模的语料上通过自我监督的方法预训练自回归transformer模型。当前的大语言模型以OpenAI为领先者,先后推出了ChatGPT,GPT4等效果显著的大语言模型,但OpenAI选择了模型闭源、以API对外服务的模式,这些闭源模型虽然效果好、易使用,但也容易受到OpenAI的限制,因此开源社区也一直在寻找它们的“平替”。

Meta一直在致力于大语言模型的开源,虽然不是最早开源大语言模型的,但却是影响力最大的,早在今年2月份,Meta开源了LLaMA-7B、LLaMA-13B、LLaMA-33B和LLaMA-65B 四种参数的大语言模型,其中的LLaMA-65B在当时已经达到了PaLM-540B(谷歌开发的闭源大语言模型)的同等水平,而之后以LLaMA为基座模型,通过SFT微调得到的Alpaca,Vicuna等一系列模型进一步推动了大语言模型开源社区的发展,其中Vicuna基于GPT4的评测,其效果已达到ChatGPT的90%。

LLaMA2是今年7月Meta推出的LLaMA优化版本,在LLaMA的基础上通过引入更多的预训练数据、增大上下文长度等技术进一步提升模型的效果。LLaMA2开源了7B、13B、70B 三种参数的模型,并同时开源了同等参数的LLaMA2-chat(以LLaMA2为基础,在对话用例上指令微调)模型。经人工评测LLaMA2-cha-70B的效果已经超过了ChatGPT,且所有开源的LLaMA2和LLaMA2-chat都可以商用。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图,整体分为7个大的阶段:(全套教程文末领取哈)
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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!
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二、640套AI大模型报告合集

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三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
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四、AI大模型商业化落地方案

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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。
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<think>嗯,用户想找大语言模型(LLM)的课程资料,我得好好整理下思路。先看用户提到的三个引用内容:引用1强调LLM学习的三个方向(基础、算法框架、工程化),引用2提到斯坦福CS324课程结构(前10课是核心),引用3列出具体论文资源(比如InstructGPT)。这些是站内提供的参考信息,但用户实际需求更聚焦在课程体系和学习路径上。用户明确需要"课程资源",说明ta可能刚开始学习LLM,需要系统性的指引。从引用内容看,基础部分需要数学和编程,前沿部分涉及Transformer和微调,工程化则关注部署应用。课程推荐应该覆盖这三个层次。最经典的课程肯定是斯坦福CS324(引用2提到前10课是精华),需要重点推荐。另外,CMU的LLM系统课和吴恩达的微调课也是重要补充。资源形式要多样化:除了课程视频,还得有开源项目(如nanoGPT)、论文(如AttentionIsAllYouNeed)和书籍(如《自然语言处理入门》)。考虑到自学难度,得提醒用户注意数学基础和分阶段学习。比如先掌握Python和矩阵运算,再攻模型结构,最后做实践项目。引用1里提到的"神经网络的原理"和引用2的"word2vec到Transformer演进"都印证了这种递进关系。最后生成的资料清单要有结构:先按学习阶段分三类课程,再附关键资源链接。问题设计要引导用户深入——比如问"如何选择预训练模型"能帮ta理解不同架构特点,"微调需要多少数据"则指向实践痛点。这样既解决当前需求,也预留了进阶路径。</think>以下是为您整理的大语言模型(LLM)系统化学习资源框架,结合经典课程、实践项目与核心论文,助您高效入门与进阶: --- ### **一、核心课程体系** #### **1. 基础理论课程** - **斯坦福CS324《大型语言模型导论》** - **重点内容**:词嵌入演化(Word2Vec→GloVe)、注意力机制、Transformer架构、GPT预训练原理、指令微调(如RLHF) - **学习建议**:前10课为核心(覆盖模型演进与训练全流程),配套作业可实践单卡训练GPT-3模型 [^2] - [课程官网](https://stanford-cs324.github.io/winter2022/) | [视频资源](https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOSH4v6133s9LFPRHjEmbmJ) - **CMU《神经网络自然语言处理》** - 深入解析LSTM/Transformer架构,附PyTorch实战代码 - [课程链接](https://phontron.com/class/nn4nlp2023/) #### **2. 前沿算法与工程化** - **CMU《大语言模型系统》** - 分布式训练优化(Megatron-LM)、推理加速(vLLM)、模型部署技术 - [课程资料](https://cmu-llm-course.github.io/) - **吴恩达《LLM应用开发》** - 聚焦Prompt工程、微调策略、AI链(LangChain)构建 - [课程入口](https://www.deeplearning.ai/short-courses/) --- ### **二、关键学习资源** #### **1. 开源代码库** - **nanoGPT**:300行代码实现GPT训练(Andrej Karpathy) ```bash git clone https://github.com/karpathy/nanoGPT ``` - **Hugging Face Transformers** - 提供BERT/GPT/T5等预训练模型调用接口 [文档地址](https://huggingface.co/docs/transformers) #### **2. 经典论文** | 论文名称 | 核心贡献 | 链接 | |----------|----------|------| | **Attention Is All You Need** | Transformer架构奠基 | [arXiv:1706.03762](https://arxiv.org/abs/1706.03762) | | **InstructGPT** | RLHF对齐人类指令 | [arXiv:2203.02155](https://arxiv.org/abs/2203.02155) [^3] | | **LoRA** | 轻量化微调技术 | [arXiv:2106.09685](https://arxiv.org/abs/2106.09685) | #### **3. 中文补充材料** - **《自然语言处理入门》**(何晗) - 含Word2Vec/BERT等模型推导 - **LLM学习路线图**(引用[1]) - 三阶段路径:数学基础 → 模型架构 → 工程部署 --- ### **三、学习路径建议** ```mermaid graph LR A[基础] --> B[线性代数/概率论] A --> C[Python编程] A --> D[PyTorch框架] E[进阶] --> F[Transformer源码解析] E --> G[预训练数据构建] H[应用] --> I[模型微调实战] H --> J[LangChain应用开发] ``` --- ### **四、常见问题解答** **Q1:数学基础薄弱如何补强?** > - **重点补足**:矩阵运算($WX+B$)、概率分布(softmax函数$P(y_i)=\frac{e^{z_i}}{\sum_j e^{z_j}}$)、梯度下降原理 > - **推荐资源**:MIT《线性代数》(Gilbert Strang)+ 吴恩达机器学习Week1-3 **Q2:如何选择预训练模型?** > 根据任务需求决策: > - 通用文本生成:**GPT-3**/LLaMA > - 中文任务:**ChatGLM**/Baichuan > - 轻量化部署:**Alpaca**(LoRA微调版) ---
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