大模型综述（中文版）- 研究细节非常详细
简介
本仓库提供了一份详尽的大模型综述（中文版）资源文件，涵盖了大模型的多个关键方面，包括预训练、微调、应用和评测。该文件旨在为研究人员、开发者和爱好者提供一个全面的参考资料，帮助他们更好地理解和应用大模型技术。
内容概述
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大模型的资源
详细介绍了大模型的基本概念、发展历程以及相关的资源和工具。 -
预训练
深入探讨了大模型的预训练过程，包括数据集的选择、训练方法和常见问题。 -
微调
介绍了大模型在特定任务上的微调方法，包括如何选择合适的微调策略和优化参数。 -
应用
列举了大模型在各个领域的应用案例，展示了其在自然语言处理、计算机视觉等领域的强大能力。 -
评测
提供了大模型的评测方法和标准，帮助用户了解模型的性能和局限性。
使用说明
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- 根据需要查阅相关章节，获取所需信息。
贡献
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许可证
本资源文件遵循开源许可证，具体信息请参阅LICENSE文件。
希望这份综述能够帮助你更好地理解和应用大模型技术！