大模型语言模型：从理论到实践
本仓库提供了一个资源文件的下载，该资源文件的标题为“大模型语言模型：从理论到实践”。该文件详细介绍了大规模语言模型（Large Language Models, LLM）从理论到实践的各个方面。
内容概述
- 资源获取链接：提供了《大规模语言模型：从理论到实践》以及复旦大学课件的下载链接。
- 概念整理：
- 定义：大规模语言模型（LLM）是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。
- 发展历程：自2018年以来，Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构相继发布了包括BERT、GPT等在内的多种模型，并在几乎所有自然语言处理任务中表现出色。
- 大模型的基本构成：
- 预训练阶段：利用海量的训练数据，构建包含数千亿甚至数万亿单词的具有多样性的内容。
- 有监督微调：利用少量高质量数据集合，包含用户输入的提示词和对应的理想输出结果。
- 奖励建模：构建一个文本质量对比模型，对SFT模型给出的多个不同输出结果的质量进行排序。
- 强化学习：在SFT模型基础上调整参数，使得最终生成的文本可以获得更高的奖励。
适用人群
- 对大语言模型感兴趣的研究人员和学生。
- 希望了解大语言模型从理论到实践的各个方面的读者。
使用方法
- 下载资源文件。
- 阅读《大规模语言模型：从理论到实践》以及复旦大学课件，深入了解大语言模型的理论和实践应用。
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许可证
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