Fast.ai 深度学习实战课程第7课：CNN architectures

AI100 2023-01-12 23:11:06

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本文梳理了Transformer时代大规模语言模型（LLMs）的技术演进脉络。从2017年Transformer架构的提出开始，重点分析了关键技术创新：双向编码器BERT通过掩码语言建模实现深度理解；GPT-3证明模型规模与提示工程的协同效应；InstructGPT引入人类反馈强化学习（RLHF）实现指令对齐；LLaMA通过数据规模优化突破参数量限制；FlashAttention通过IO感知优化解决长序列处理瓶颈；LoRA和量化技术实现模型高效微调与部署；RAG架构扩展模型知识边界；智能体技术从工具调用发展

如本文开头所说，mamba论文的一作Albert Gu多年来一直在推动SSM的发展他在SSM的基础上，通过此篇论文《》首次提出了结构化状态空间S4(这里有关于S4的更多论文)，但这篇论文的可读性比较差当然，作者在YouTube上有一个关于这篇S4论文的精彩解读，比S4论文的可读性提高很多，且本文中也应用了其中的部分PPT截图，但还可以更加通俗易懂。

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