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经典大模型公开课第二季
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清华大模型公开课第二季 Lecture 10 多模态智能
OpenBMB
2024-09-04 08:55:00
课时名称
课时知识点
清华大模型公开课第二季 Lecture 10 多模态智能
融入不同视觉、语言、声音等感官输入的大模型
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清华
大
模型
公开课
第二季
｜ L
ect
ure 2 神经网络与大
模型
基础 Part 1
本文深入探讨了神经网络和大型语言
模型
的基础知识，包括神经网络的结构、激活函数的选择、以及RNN、CNN和Transformer在语言
模型
中的应用。
【L
ect
ure1】
清华
大学大
模型
公开课
——大
模型
绪论
人工
智能
是对计算机系统的应用，通过与计算机等学科的深度融合，使得计算机变得更加
智能
，让计算系统具备
智能
能力，像人一样行动和思考的学科。大语言
模型
如何学习知识——三个阶段第一个阶段：自监督预训练：学习大量的不同领域的无标注数据第二个阶段：有监督微调：充分利用高质量标注数据，学习如何理解人类自然语言的意图以及给出更高效的反馈第三个阶段：反馈机制：输入人类对于
模型
偏好的反馈。
重磅 |
清华
大学刘知远老师领衔的大
模型
公开课
2024年
第二季
来了！助教阵容强大，零基础大
模型
从入门到精通，看这个就够了！
本课程旨在为
清华
大学致理书院的学生提供关于大
模型
的最新动态，帮助学生了解人工
智能
的最新进展，并通过实践项目深入探索大
模型
的应用与挑战。
公开课
| 2024
清华
大
模型
公开课
第5课 大
模型
前沿架构 Part 1（RAG、MoE）
本文深入探讨了检索增强式语言
模型
和Mixture-of-Experts（MOE）
模型
在大
模型
前沿框架中的应用和挑战，强调了通过外部知识和模块化建模提高
模型
性能的重要性。
公开课
| 2024最新
清华
大
模型
公开课
第4课 大
模型
学习方法
本文深入探讨了大
模型
的训练方法，包括预训练、后训练、具体
模型
的介绍、语言建模的本质、对齐和后训练、参数高效的微调、指令微调和偏好学习，以及未来的研究方向。观点与结论大
模型
通过预训练和后训练两个阶段，能够在多领域发挥作用。语言建模的核心在于使用前面的标记（token）来预测下一个标记，这种能力可以扩展到多任务学习。对齐和后训练是确保
模型
输出符合人类期望的关键步骤。参数高效的微调方法，如Adapter、Prefix Tuning和LoRA，可以大幅降低微调所需的资源。
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OpenBMB开源社区由面壁智能(ModelBest)和清华大学自然语言处理实验室(THUNLP)共同支持发起，旨在打造大规模预训练语言模型库与相关工具，加速百亿级以上大模型的训练、微调与推理，实现大模型的标准化、普及化和实用化。
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OpenBMB开源社区由面壁智能(ModelBest)和清华大学自然语言处理实验室(THUNLP)共同支持发起，旨在打造大规模预训练语言模型库与相关工具，加速百亿级以上大模型的训练、微调与推理，实现大模型的标准化、普及化和实用化。
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