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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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三、AI大模型各大学习书籍

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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

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