节大模型系列课手把手带你从入门到实战原理论文ai大模型系列课

2023年大西洋彼岸的OpenAi公司,首次向世界吹响「大模型主导未来世界变革」的号角。

AI大模型,正在构建的颠覆力,为了更好的入局AI大模型,这次我特意复盘和整理大模型学习脉络,开了30节大模型的课程,包含大模型理论、大模型论文带读以及大模型企业项目实战,还附赠500+大模型论文

扫码回复“大模型”

领500+篇大模型论文合集

以下是《AI大模型系列课》课程目录

第一课:NLP大模型:基础、前沿与学习路径

第二课:基于模型量化的大模型压缩的进展

压缩技术中,为什么量化要优于剪枝、蒸馏?

如何搜索裁剪阈值用于裁剪outlier?

包含有异常值outlier的特征如何量化?

第三课:基于模型剪枝的大模型高效计算和应用

模型剪枝的技术背景

模型剪枝具体方法

模型剪枝前沿方法

语言模型剪枝实例

第四课:讲解扩散模型的基础知识及拓展应用

AI作画--以文生图

扩散模型是什么

扩散模型工作拓展

扩散模型带来的机遇

第五课:大语言模型的RLHF

RLHF的优点和挑战

RLHF如何改善大模型性能

RLHF的实际应用案例

RLHF在大模型的未来趋势

第六课:[LLM + 微调]大模型的高效微调

01 介绍

02 常用的高效微调方法介绍

03 如何针对领域数据集根据高效微调方法创造大语言模型

04 未来挑战与研究方向

第七课:大模型医疗

医疗领域的数据特点、挑战和机遇

大模型的定义和特点,如预训练、微调、指令学习等

针对ChatGLM大模型,介绍ChatGLM模型微调

代码实践以及模型微调

第八课:大模型基本概念以及应用场景

发展线路与技术手段

应用场景

缺点与局限

未来展望

第九课:LLAMA2中文大模型

理论介绍

代码实践

第十课:大模型前沿论文带读训练营(NLP方向)

01 LLaMA训练营

02 LLaMA训练营——精读

03 LLaMA训练营——代码讲解

04 GLM-130B训练营——论文泛读

05 GLM-130B训练营——论文精读

06 GLM-130B训练营——代码讲解

07 Alpaca训练营——论文泛读

08 Alpaca训练营——论文精读

09 Alpaca训练营——代码讲解

第十一课:掌握大模型领域前沿,跑通三套企业级项目代码

01 开发基于大模型的聊天机器人

02 实战基于大模型的对话系统(实战一)

03 大模型模型原理及综述

04 大语言模型(LLM)原理及综述

05 精读大模型-3论文、Instruct论文

06 精读谷歌PaLM论文、脸书LLaMA论文

07 实战基于大模型的对话系统(实战二)

08 实战微调LLaMA模型

0.01元解锁30节“AI大模型系列课程”

领500+篇大模型论文合集

在大模型的构建之下,AI自动化交互,将会决定世界的未来,谁的大模型更强大,将决定在遥远的未来的话语权,同时,大模型会成为AI基础设施。

2024年也必将是大模型继续活跃的一年,不想错过大模型机遇的同学,赶紧0.01元扫码获取30节《AI大模型系列课程》!

Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.

THE END
0.你的个人生成式AI创新课程生成式ai课程对于提示工程师而言,它强调了考虑AI提示的长期影响,确保技术惠及全社会而非只为特定利益相关者服务的必要性。 – 理解AI驱动决策的长期经济和社会影响。– 学习创建有助于社会福祉和公平增长的提示。– 获得关于AI在各个领域潜在经济乘数效应的见解。 | 生成式AI课程学习路径jvzquC41dnuh0lxfp0tfv87623e98@94:3;0c{ykenk0fnyckny03=7368772
1.中小学人工智能课程实施现状调查问卷学生版你好!我们正在进行中小学生人工智能课程开设情况的调查研究,此问卷旨在了解你在学校学习人工智能(AI)课程的情况和感受。问卷采用匿名形式,数据仅用于学术研究,请根据你的真实想法和经历放心填写。你的意见对我们很重要!谢谢你的参与! 第一部分:基础信息 1.你的性别是() jvzquC41yy}/ys}0ep5y|88535672<70cuvy
2.人工智能技术应用专业熟悉常用测试工具,如Postman(功能)/JMeter(性能);了解AI测试的基本要求,熟悉不同AI场景的测试指标;能够梳理业务场景,针对性完成测试方案设计和测试用例执行;能够使用Python、C++、Shell等工具完成相关测试脚本的书写;具备良好的沟通能力,能够完成对应测试任务;了解相关自动化测试工具,如Pytest、unitjvzquC41tl~/lhkc0ipo8{lu70tppluz|‚3jvo
3.北京大学信息与工程科学部1.研讨班培训对象为已开设或拟开设人工智能相关课程一线教师。 2.有一定人工智能理论基础,发表过人工智能相关论文或科研成果的教师优先。 3.研讨班规模为100人。 五、报名、注册及缴费 1.请登录“2019年中国高校人工智能教学研讨班(北京大学)”网站(http://ai2019.medmeeting.org/cn)进行报名,网上报名时间为2019jvzquC41hkkt0ypw0gjv0ls1zdju1qln1?94=>0jvs
4.人工智能人工智能创新实验室集智能算法开发、机器视觉实验和智能硬件测试三大功能于一体,配备高性能GPU计算集群、深度学习开发套件及多模态机器人测试平台等先进设备,支持从算法设计到嵌入式部署的全流程AI研发,可满足大模型训练、计算机视觉、智能决策及AIoT等前沿技术的研究与应用需求,为人工智能领域的教学、科研与产业创新提供强大支撑。jvzquC41yy}/|ry0gf{/ew4dm|0tpp0jzn