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AI大模型,这个就叫专业!

AI大模型,这个就叫专业!

清华团队推出 MiniCPM:利用可扩展的训练策略挖掘小模型潜力;

苹果MM1大模型:30B参数,多模态,在预训练指标上达到SOTA;

亚马逊提出大规模视频语言对齐方法VidLA;

英伟参与,高效视频扩散模型CMD发布;

谷歌、Stability AI新研究:由文本引导生成纹理3D服装;

港大、阿里新研究:只需一张图,轻松即时定制个性化照片;

上海 AI Lab 新研究:将 LVLM 分辨率提升到 4K HD。

大模型正在重构一个新的人工智能,技术的更迭也是日新月异,这次我整理了近3个月的包含谷歌/苹果/亚马逊/阿里等最新大模型研究102篇大模型论文,给大家做学习参考。


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AI大模型,正在改变世界,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。


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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 实战基于模型的对话系统(实战二)

🔻 08 实战微调LLaMA模型


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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》!

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