大厂们在大模型上都快要卷成麻花了
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2024-04-16 13:01
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；
英伟达参与，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 实战基于大模型的对话系统（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。
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