大模型入门书籍 | 《大模型基础》开源分享!

LLM大模型基础知识【一】 大语言模型(LLM):是指在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域中的一类大模型,通常用于处理文本数据和理解自然语言。这类大模型的主要特点是它们在大规模语料库上进行了训练,以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则。例如:GPT系列(OpenAI)、Bard(Google)、文心一言(百度)。视觉大模型:是指在计算机视觉(Computer Vision,CV)领域中使用的大模型,通常用于图像处理和分析。 阅读详情

img

一、书籍介绍

由浙江大学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。这本教材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。

本书包括传统语言模型、大语言模型架构、提示工程、高效参数、模型编辑、搜索增强增加生成等六章内容。为便于阅读,每章分别以一种动物为内容为背景,对具体技术进行说明,故本册以六种动物作为封面。

(大模型书籍资料,免费领取~)

二、书籍内容目录

1、语言模型基础

1.1 基于统计方法的语言模型
1.2 基于RNN的语言模型
1.3 基于Transformer的语言模型
1.4 语言模型的采样方法
1.5 语言模型的评测

img

2、大语言模型架构

2.1 大数据+大模型→新智能
2.2 大语言模型架构概览
2.3 基于Encoder-only架构的大语言模型
2.4 基于Encoder-Decoder架构的大语言模型
2.5 基于Decoder-only架构的大语言模型
2.6 非Transformer架构

img

3、Prompt工程

3.1 Prompt工程简介
3.2 上下文学习
3.3 思维链
3.4 Prompt技巧
3.5 相关应用

img

4、参数高效微调

4.1 参数高效微调简介
4.2 参数附加方法
4.3 参数选择方法
4.4 低秩适配方法
4.5 实践与应用

img

5、模型编辑

5.1 模型编辑简介
5.2 模型编辑经典方法
5.3 附加参数法:T-Patcher
5.4 定位编辑法:ROME
5.5 模型编辑应用

img

6、检索增强生成

6.1 检索增强生成简介
6.2 检索增强生成架构
6.3 知识检索
6.4 生成增强
6.5 实践与应用

img

有需要这本《大模型基础》书籍PDF文档,可以扫描下方二维码,免费领取!

如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了,已经有很多人都想往这里面扎,但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农,初入大模型时也吃了很多亏,踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们,帮助你们学习AI大模型,能够解决你们学习中的困难。

下面这些都是我当初辛苦整理和花钱购买的资料,现在我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习,等录播视频免费分享出来,需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向,东学一点西学一点,像只无头苍蝇乱撞,我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

在这里插入图片描述

二、AI大模型视频教程

在这里插入图片描述

三、AI大模型各大学习书籍

在这里插入图片描述

四、AI大模型各大场景实战案例

在这里插入图片描述

五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势,它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战,还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型,我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念,并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时,掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力,成为未来技术领域的领导者。

再者,学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值,提供更多的岗位以及副业创收,让自己的生活更上一层楼。

因此,学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。

大模型基础理论梳理 语言模型的任务是判断不同的单词组合或者序列出现的可能性有多大,例如,对于句子‘the mouse ate the chesse’,模型可能会认为这是一个很有可能出现的序列,因此会给它一个较高的概率值。当T=0时候 ,模型总是选择最有可能的单词,使得生成文本的时候表现出极高的确定性,但也限制了其他创造性和多样性,这种更适合那些对文本准确性要求很高的应用场景;总之,语言模型在生成任务中的应用 相当于一个能够根据概率创造新文本的过程,这个过程既可以是完全随机的,也可以是受控的,取决于我们对生成文本的具体要求。 阅读详情

相关推荐

大模型基础01:理论与技术的演进概述

大语言模型(英文:Large Language Model,缩写LLM) 是指参数规模极大的神经网络语言模型,大模型的基础理论主要包括深度学习理论、表示学习理论、迁移学习理论、模式识别理论、计算学习理论、分布式计算理论和统计语言模型理论,大模型集成了这些计算机科学核心理论的精华。通过大数据预训练加小数据微调,大大降低了使用门槛,将人工智能技术带入了一个新的阶段。

AaronZZH 的博客 4489

浙江大学 《AI大模型基础》教材完整版(附PDF)

​《AI 大模型基础》教材由浙江大学 DAILY 实验室毛玉仁研究员、高云君教授领衔撰写。其系统讲解大语言模型基础知识,介绍前沿技术,每月更新并配备各章相关 paperlist 跟踪技术进展。

2301_81940605的博客 2672

【硬件相关】IB网与以太网核心技术解析及高性能网络部署指南

本文深入解析了IB网与以太网的核心技术差异,包括协议栈、流量控制机制及硬件架构,并提供了高性能网络部署的实战指南。通过对比测试和调优案例,展示了IB网在低延迟和高负载下的优势,以及混合组网中的创新应用,助力超算集群和高效网络部署。

weixin_29311017的博客 99

大模型入门无敌!《大模型基础》教材发布,已开源!

本书旨在针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。作者团队将认真严肃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,本书针对每章内容配备相关的论文列表,以跟踪相关技术的最新进展。

2301_81888214的博客 2389

RAG项目简历包装指南:从“流水线工人”到“问题解决者”的跃迁(附代码与思路)

本文代码已在Python 3.11 + CUDA 12.3环境测试,部分功能需LangChain 0.2+支持。

Conan_0728的博客 1885

从MFCC到GMM:手把手教你用Python实现说话人识别(附完整代码)

本文详细介绍了如何使用Python实现说话人识别系统,从MFCC特征提取到GMM模型训练,涵盖完整的技术流程和代码示例。通过梅尔频率倒谱系数(MFCC)和高斯混合模型(GMM)的结合,构建高效的说话人识别系统,适用于身份认证和智能交互场景。文章还探讨了从传统方法到深度学习的进阶话题,如i-vector和x-vector技术。

o1p2q3r的博客 200

如何快速入门大模型,推荐书籍 《大模型基础》开源分享!

由浙江大学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。这本教材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。《大模型基础》本书包括传统语言模型、大语言模型架构、提示工程、高效参数、模型编辑、搜索增强增加生成等六章内容。为便于阅读,每章分别以一种动物为内容为背景,对具体技术进行说明,故本册以六种动物作为封面。

Androiddddd的博客 531

自动驾驶仿真 (四)—— 基于PreScan与Simulink的AEB系统多场景验证

本文详细介绍了基于PreScan与Simulink的AEB系统多场景验证方法,涵盖标准场景搭建、复杂工况扩展及控制策略优化。通过仿真技术,显著降低测试成本并提升场景覆盖率,有效解决实车测试中的痛点问题。特别适用于自动驾驶领域的AEB系统开发与验证。

weixin_28273593的博客 248

浙大大模型入门书籍 | 《大模型基础》教程发布,开源分享!(附PDF)

由浙江大学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。这本教材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。

pythonhy的博客 2200

AI处理器组合

编号0-3的处理器处于同一个链路中,编号4-7的处理器处于另外一个链路中,不通链路中的处理器不能通信,如下图所示。- 如果申请处理器个数为1,则选择同一链路,剩余可用的处理器数量为1个的最佳,其次是剩余3个的为次佳,然后是剩余2个,最后是剩余4个。输出为组合列表,当array=[0, 1, 4, 5, 6, 7] ,num=1时,输出为[[0], [1]]- 如果申请处理器个数为2,则选择同一链路剩余可用的处理器数量2个的为最佳,其次是剩余4个,最后是剩余3个。任务申请1个处理器。

面试高手的博客 1万+

ESD防护设计宝典(十九):元器件选型宝典——共模电感

然而,这位“大师”的脾气也颇为古怪,若设计者不解其性、用之不当,它非但不能抑制噪声,反而会引入信号完整性恶化、电源压降等新问题,甚至让您的系统EMC性能“雪上加霜”,导致项目在测试阶段功亏一篑。本文将带您深入共模电感的内在世界,从本质解析到参数详解,从设计陷阱到实战选型,全方位领悟其平衡艺术,掌握其应用核心,规避那些足以让项目翻车的致命陷阱。:这是存在于电路板内部的“家贼”。共模电感实质上是一个四端器件,它通过磁场的“加法”与“减法”运算,巧妙地实现了对共模噪声的抑制,同时为差模信号大开绿灯。

m0_56451176的博客 421

大模型入门书籍 | 《大模型基础》开源分享!零基础入门到精通,收藏这篇就够了

由浙江大学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。这本教材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。本书包括传统语言模型、大语言模型架构、提示工程、高效参数、模型编辑、搜索增强增加生成等六章内容。为便于阅读,每章分别以一种动物为内容为背景,对具体技术进行说明,故本册以六种动物作为封面。

leah126的博客 850

如何从 VMware 官网下载最新版本的 VMware Workstation

如何从 VMware 官网下载 VMware Workstation

XiaoqiangClub的博客 5906

大模型入门书籍 《大模型基础》开源分享!零基础入门到精通,收藏这篇就够了

由浙江大学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。这本教材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。本书包括传统语言模型、大语言模型架构、提示工程、高效参数、模型编辑、搜索增强增加生成等六章内容。为便于阅读,每章分别以一种动物为内容为背景,对具体技术进行说明,故本册以六种动物作为封面。(大模型书籍资料,文末免费领取~)

2401_85280106的博客 552

MATLAB - 激光雷达 - 相机联合标定(Lidar-Camera Calibration)

激光雷达传感器和相机通常在自动驾驶应用中结合使用,因为激光雷达传感器收集三维空间信息,而相机则以二维图像捕捉空间的外观和纹理。您可以融合来自这些传感器的数据来改进物体检测和分类。激光雷达-相机标定可以估算出一个变换矩阵,给出两个传感器之间的相对旋转和平移。在进行激光雷达-相机数据融合时,您可以使用该矩阵。本图说明了激光雷达和相机标定 (LCC) 过程的工作流程,我们使用棋盘格作为标定对象。我们从激光雷达和相机数据中提取棋盘角和平面,然后在它们的坐标系之间建立几何关系,进行标定。

机器人控制与仿真应用 7371

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

大模型入门书籍 | 《大模型基础》开源分享!文末福利赶紧抢!

由浙江大学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。这本教材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。本书包括传统语言模型、大语言模型架构、提示工程、高效参数、模型编辑、搜索增强增加生成等六章内容。为便于阅读,每章分别以一种动物为内容为背景,对具体技术进行说明,故本册以六种动物作为封面。

python1222_的博客 901

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

AI大模型入门书籍 | 浙大《大模型基础》开源分享!

由浙江大学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。这本教材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。

瓦罗兰特顶级C位的博客 601

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

浙大《大模型基础》开源分享!入门大模型书籍看这边够了(附PDF)

由浙江大学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。这本教材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。

瓦罗兰特顶级C位的博客 1157

大模型入门书籍 | 《大模型基础》教程发布,开源分享!

由浙江大学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。这本教材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。《大模型基础》本书包括传统语言模型、大语言模型架构、提示工程、高效参数、模型编辑、搜索增强增加生成等六章内容。为便于阅读,每章分别以一种动物为内容为背景,对具体技术进行说明,故本册以六种动物作为封面。

Androiddddd的博客 512

浙大《大模型基础》开源分享!入门大模型书籍看这边够了

由浙江大学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。这本教材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。

瓦罗兰特顶级C位的博客 263
上一篇: ChatOllama-本地大模型+RAG知识库
下一篇: 终于有人总结了Transformer!
我爱学大模型
博客等级 码龄3年 7883粉丝 687原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值