2024大模型新书《大模型基础》教材项目已开源!

python全栈入门到实战【基础篇 02】环境搭建:Python解释器与PyCharm、VSCode编辑器安装配置详解 本文详解Python环境搭建步骤。首先安装解释器(运行代码核心),需从官网下载,选3.8及以上版本(勿选2.x)。Windows安装必勾“Add Python.exe to PATH”,验证用`python --version`;Mac选universal2安装包,验证用`python3 --version`。 编辑器二选一:PyCharm社区版(免费,新手推荐),安装后需配置解释器路径;VSCode轻量,需装Python插件并选择解释器。 阅读详情

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浙江大学DAILY实验室毛玉仁研究员、高云君教授领衔撰写的《大模型基础》教材第一版付梓。本教材为开源教材,旨在为对大语言模型感兴趣的读者系统地讲解相关基础知识、介绍前沿技术。作者团队将认真听取开源社区以及广大专家学者的建议,持续进行月度更新,致力打造易读、严谨、有深度的大模型教材。并且,本书还将针对每章内容配备相关的Paper List,以跟踪相关技术的最新进展。

开源地址:
https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs

《大模型基础》第一版包括传统语言模型基础、大语言模型架构演化、Prompt工程、参数高效微调、模型编辑、检索增强生成等六部分内容。为增加本书的易读性,每章分别以一种动物为背景,对具体技术进行举例说明,故此本书以六种动物作为封面。当前版本所含内容均来源于作者团队对相关方向的探索与理解,如有谬误,恳请大家多提issue,多多赐教。后续,作者团队还将继续探索大模型推理加速、大模型智能体等方向。相关内容也将陆续补充到本书的后续版本中,期待封面上的动物越来越多:) 本书当前内容目录如下,敬请各位专家学者批评指正!

目录

第 1 章 语言模型基础

第 2 章 大语言模型架构

第 3 章 Prompt 工程

第 4 章 参数高效微调

第 5 章 模型编辑

第 6 章 检索增强生成

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具身智能(26):RDK S100的LeRobot或Agile X piper机械臂控制模型 本文档详细介绍了基于ROS2的机器人控制模型架构与标定数据联动机制。核心采用"感知-规划-控制"闭环流程,通过激光雷达、相机和IMU的融合数据实现厘米级定位(≤1cm)。文档包含两大控制模型配置:1)RDKLeRobot模型,重点说明PID参数调节和标定文件路径设置;2)AgileXPiper模型,强调驱动安装与外部标定文件集成。针对常见问题提供解决方案,如控制指令无响应需验证标定路径,运动偏差过大需重新标定等。最后给出批量部署方案,通过复制基准配置文件实现多机器人快速配置,要求定位偏差 阅读详情

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AI大模型_学习君
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