大模型指令微调概述
资源文件介绍
本仓库提供了一个名为“大模型指令微调概述，大模型微调简单介绍ppt”的资源文件。该文件主要介绍了大模型微调的基本概念和相关技术，帮助读者更好地理解NLP任务的发展历程和当前的技术趋势。
内容概述
目前学术界一般将NLP任务的发展分为四个阶段，即NLP四范式：
- 第一范式：基于传统机器学习模型的范式，如 tf-idf 特征+朴素贝叶斯等机器算法。
- 第二范式：基于深度学习模型的范式，如 word2vec 特征 + LSTM 等深度学习算法，相比于第一范式，模型准确有所提高，特征工程的工作也有所减少。
- 第三范式：基于预训练模型 + fine-tuning的范式，如 BERT + finetuning 的NLP任务，相比于第二范式，模型准确度显著提高，但是模型也随之变得更大，但小数据集就可训练出好模型。
- 第四范式：基于预训练模型 + Prompt + 预测的范式，如 BERT + Prompt 的范式相比于第三范式，模型训练所需的训练数据显著减少。
适用人群
- 对NLP领域感兴趣的研究人员和开发者
- 希望了解大模型微调技术的学者和工程师
- 正在寻找NLP任务最新技术趋势的读者
如何使用
- 下载本仓库中的资源文件。
- 打开PPT文件，按照章节顺序阅读，了解大模型微调的基本概念和相关技术。
- 结合实际项目或研究，尝试应用所学知识。
贡献与反馈
如果您对本资源文件有任何建议或发现任何错误，欢迎通过GitHub的Issues功能提出反馈。我们非常感谢您的贡献，并将不断更新和完善本资源文件。
希望本资源文件能够帮助您更好地理解大模型微调技术，并在实际应用中取得更好的效果！