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一句话应付面试!2024年大模型微调对齐面试指南

PaperWeekly

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2024-07-18

现在搞AI科研,基本上都离不开大模型。不管是水篇论文还是冲顶会,结合LLM的创新点都非常多。

但是LLM相关的内容很多,学校的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们,我帮大家系统梳理大模型学习脉络,并邀请多位高校博士、国际顶会审稿人,联手打造了30节大模型课程

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课程大纲

大模型基本概念以及应用场景

应用场景

缺点与局限

未来展望

NLP大模型基础、前沿与学习路径

NLP大模型的基石

NLP大模型的前沿探索

学习路径和建议

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?

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

多模态大模型的过去、现在和未来

从特定任务到通用模型

常用结构和训练方式

不同的优化方向

不足及研究方向选择

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

大模型的高效微调

常用的高效微调方法介绍

针对领域数据集以高效微调方法创造大模型

未来挑战与研究方向

大模型医疗

医疗领域的数据特点、挑战和机遇

针对ChatGLM大模型,介绍ChatGLM模型微调代码实践以及模型微调

LLAMA2中文大模型

理论介绍

代码实践

大模型前沿论文带读训练营

LLaMA训练营

LLaMA训练营——精读

LLaMA训练营——代码讲解

GLM-130B训练营——论文泛读

GLM-130B训练营——论文精读

GLM-130B训练营——代码讲解

Alpaca训练营——论文泛读

Alpaca训练营——论文精读

Alpaca训练营——代码讲解

**掌握大模型领域前沿,跑通三套企业级项目代码
**

开发基于大模型的聊天机器人

实战基于大模型的对话系统(实战一)

大模型模型原理及综述

大语言模型(LLM)原理及综述

精读大模型-3论文、Instruct论文

精读谷歌PaLM论文、脸书LLaMA论文

实战基于大模型的对话系统(实战二)

实战微调LLaMA模型

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课程速览之基础知识

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此外我也梳理了目前6个LLM热门方向:多模态大模型、大模型+时序、大模型+agent、大模型+RLHF、大模型高效应用、大模型推理。

每个方向整理了对应的最新研究进展论文与代码,一共546篇。无偿分享给大家,扫码即可下载。

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