cohere的大型语言模型(LLM)课程 | 课程从基础开始,涵盖了建立和使用文本表示和文本生成模型的所有内容。

cohere的大型语言模型(LLM)课程 | 课程从基础开始,涵盖了建立和使用文本表示和文本生成模型的所有内容。 理论部分以类比和实例而不是公式进行解释,实践部分包含大量有用的代码示例,帮你巩固知识。 课程内容包括:大型语言模型是如何工作的、LLM有什么用、如何使用LLM构建和部署应用等。

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发现了个好东西,这个老哥开源了一门课程《从头开始构建大型语言模型》,这门课程将一步步地指导你创建自己的LLM。#AI# #llm# 每个阶段都有清晰的文本、图表和实例来解释相关概念。 课程内容包括: 1. 从基础理解注意力机制 2. 构建并预训练一个类似于GPT的模型 3. 学习如何加载预训练的权重 4. 对模型进行分类任务的微调 5. 使用直接偏好优化进行指令微调模型 课程地址:

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大型语言模型基础知识可视化学习指南 ||| #指南 #可视化 本文收集了一系列工具和文章,通过直观的可视化方式解释大型语言模型(LLM)的基础概念。 Jay Alammar的《图解Transformer》以生动的可视化说明了Transformer架构的工作原理。由于Transformer是所有语言模型的基石,理解它的基础尤为重要。《图解GPT-2》直观地展示了GPT-2的内部结构,如注意力机制等,有助于理解LLM的组成部分。 Brendan Bycroft的LLM可视化工具允许直观地探索不同LLM内部状态的变化。 Financial Times的文章解释了Transformer的重要性,以及它如何促成了生成式AI的发展。 OpenAI的Tokenizer工具演示了Tokenizer在文本处理中的作用。 Simon Wilson的文章深入解释了GPT Tokenizer的工作原理。 Greg Kamradt的Chunkviz工具展示了文本是如何被LLM处理成“块”的。 PAIR的“机器学习模型记忆还是泛化?”交互式介绍了两种学习方式及其对LLM的影响。 这些资源从多个维度直观地说明了LLM的核心概念和机制,有助于科技从业者和爱好者更好地理解LLM技术的本质。

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