如今大模型席卷AI界，已经成为所有人工智能从业者都要入局的领域。
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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
2月21日20:00 直播
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
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当前 AI 领域的关注重心正向多模态转移。多模态大模型（MM-LLM）是未来几年AI发展的重点方向。
2024年是多模态大模型爆发的前夜，也是抓住这波红利最好的机会。
目前网上有关多模态大模型的资料比较零散。我按照9个方向系统整理了110篇多模态大模型论文。大家可以扫码下载论文PDF合集。
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