LLM 自学碎片化?目标检测、自动驾驶、语义分割+大模型全链路打通,从理论到项目实战吃透大模型!
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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NLP大模型的基石
NLP大模型的前沿探索
学习路径和建议
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？
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
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
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
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
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
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
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
30节大模型系列课0.01元
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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。
