大语言模型的学习路线和开源模型的学习材料《一》

已于 2024-09-24 14:02:28 修改
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分类专栏： AI前沿与LLM、chatGPT 文章标签： 语言模型 学习 人工智能
于 2023-11-01 20:50:23 首次发布
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版权
本文档详细介绍了从ChatGLM-6B系列到LLaMA系列的开源大语言模型学习路径，涵盖模型特点、性能提升、微调方法、优化加速技巧，包括ChatGLM3、ChatGLM2-6B、Baichuan系列、Llama2、Stanford Alpaca 7B、Chinese-LLaMA-Alpaca、Vicuna和MOSS等模型的实践教程。文章还讨论了LLMs在NLP任务、面试、推理加速和部署等方面的应用，以及如何使用LoRA等技术进行高效微调。

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文章目录

第一层 LLMs to Natural Language Processing (NLP)

第一重 ChatGLM-6B 系列
ChatGLM3

  • 【LLMs 入门实战】 ChatGLM3 模型学习与实战

    • 论文名称：ChatGLM3
    • Github 代码：https://github.com/THUDM/ChatGLM3
    • 模型地址：
      • huggingface：https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b
      • modelscope：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/summary
    • 动机：2023年10月26日，由中国计算机学会主办的2023中国计算机大会（CNCC）正式开幕，据了解，智谱AI于27日论坛上推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3及相关系列产品，这也是智谱AI继推出千亿基座的对话模型ChatGLM和ChatGLM2之后的又一次重大突破。
    • 介绍：Cha
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AI：159-大模型的学习路线图推荐—多维度深度分析
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大模型的初心是让训练出来的模型具备不同领域的认知力，既能有泛化的能力，又能有自我进化的能力。未来，大模型将致力于构建通用的人工智能算法底层架构，将模型的认知力从单领域泛化到多领域融合，在不同场景中自我生长，向可持续、可进化的方向发展。尽管大模型在很多任务上已经取得了显著的成果，但仍存在一些局限性，如数据集的规模和质量、模型的泛化能力、训练的效率和稳定性等。● 模型可解释性的提高：目前的大型模型往往难以解释，未来随着技术的不断发展，大型模型的解释性将会得到提高，人们将能够更好地理解模型的工作原理和决策依据。
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【2024版】最新大语言模型的学习之路（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
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与全球的研究人员和开发者共同进步，分享你的见解，让大语言模型的学习之路成为你智慧和热情的舞台。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。Bert、GPT、XLNet等预训练模型已经在自然语言处理任务中展现出惊人的表现，理解这些模型的内部机制将对你的学习之路产生重要影响。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。
大语言模型学习路线：从入门到实战
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本文提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。
2025AI大模型入门学习教程（建议收藏），大模型入门学习路线，非常详细看这一篇就够了！
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• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。评估大型语言模型（LLM）是管道中一个被低估的部分，这一过程既耗时又具有一定的可靠性。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
一文吃透多模态：多模态大模型的探索 五大研究方向与十大应用领域！
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理想中的多模态大模型具备跨模态的泛化理解和生成能力，其更符合人类感知世界的方式，其或能进一步打开AI能力的上限。产业界也在积极探索多模态大模型可行的技术路径，在多模态领域“复刻”大语言模型的成功。但目前多模态大模型的技术栈也尚未收敛，多模态学习和跨模态对齐仍为技术难点，未来产业发展仍有无限可能。在大模型兴起之后，产业也试图在图像、视频、音频等更多模态领域复现“Scaling Law”的成功，继续实现大模型的“智能涌现”。• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；
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本文是一份全面的新手指南，旨在指导初学者如何有效地培训大型语言模型（LLM）。文章首先介绍了Transformer架构的基础知识，这是现代LLMs的核心。接着，它深入探讨了预训练和微调的概念，强调了这些步骤在模型开发中的重要性。文章还详细讨论了低阶适应（LoRA）技术，这是一种新兴的高效训练方法，可以显著降低大型模型训练的计算和内存成本。此外，指南涵盖了关键的超参数调整，如批量大小、学习率和梯度累积，这些对于优化模型性能至关重要。
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在掌握机器学习之前，理解支撑这些算法的基本数学概念非常重要。：这是理解许多算法（特别是深度学习算法）的关键。主要概念包括向量、矩阵、行列式、特征值和特征向量、向量空间以及线性变换。：许多机器学习算法涉及到连续函数的优化，这需要理解导数、积分、极限和级数。多变量微积分以及梯度的概念也很重要。：这些知识对于理解模型如何从数据中学习并进行预测至关重要。主要概念包括概率理论、随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、相关性、假设检验、置信区间、最大似然估计和贝叶斯推断。有的时候临时抱佛脚也是可以的。
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大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。这些大脑（模型）非常大，有的甚至有几千亿个参数，这些参数就像是大脑中的神经元，它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子，你可能听说过GPT-3，它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问题，然后给出回答，或者根据你给它的提示，生成一篇文章、一个故事，甚至是一段代码。
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大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……大语言模型（LLMs）是一种深度学习模型，专门设计用于理解、分析和生成类似人类的文本。
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