1.使用现有模型：通过Hugging Face Transformers、TensorFlow Hub、阿里云ModelScope等平台，直接调用现有的大...
掌握 Continue Pre-train、Fine-tuning 已有开源模型的能力；掌握 Lora、QLora 等最小化资源进行高效模型训练的PEFT技术；掌握强化学习基础；Alignment与RLHF；数据处理技术；压缩模型、推理加速技术；分布式训练并行技术；分布式网络通信技术；生产环境部署大模型的相关技术。很多人说，大模型赛道不是普通人能玩的。狭义的...
1. 手工生成方法：手动指定Agent配置文件，利用大语言模型+Prompt设置Agent。例如，如果一个人想设计具有...
下面的教程会分为两部分,分别介绍如何在MacBook和Windows笔记本上从头开始run起我们的BioMedGPT模型(当然,里面用到的技术也同样适用于对其他大模型进行操作)。之所以从如何run起大模型开始讲起,是因为这是接触大模型技术的第一步。包括如何从零配置隔离的运行环境,如何从HuggingFace上下载模型、加载模型,以及生成文本(执...
堪称B站最全面的AI大模型教程,零基础入门,如何从0-1入门学大模型,通俗易懂,学完就会!共计46条视频,包括:内容介绍、开启AI革命、什么是AI等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
第三阶段:大模型应用与优化 学习内容:大模型应用领域(如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等),知识蒸馏,迁移学习,模型剪枝,模型量化,推理加速,边缘计算等。 学习计划:每天投入2-3小时,为期2-3个月。 学习资源:相关论文(如《Knowledge Distillation: A New Perspective》(Hinton et al.著)等),在线课程(如Courser...
当前,Hugging Face提供了丰富的大模型工具和资源,推荐使用其库来进行实践操作。不断地进行实验,修正想法,优化方法是研究中的重要部分。📌 Hugging Face Hub: 这里是获取和使用LLM模型的最佳场所。✅ 通过不断地重复第2步到第4步,深化对大模型的理解并推进自己的研究工作。💡...
五、AI大模型学习福利 为了帮助学习者快速入门,提供了以下学习资源: 学习路径 基础知识:了解AI大模型原理、训练流程和应用场景。 实践操作:从零开始构建自己的小模型,积累实际经验。 专项深入:针对特定领域如自然语言处理、图像识别等进行深度学习。 项目应用:参与实际项目,将所学知识应用到实际问题中。
三、深入大模型技术 学习模型架构:深入研究BERT、GPT等大模型的架构原理,理解其预训练与微调过程。 实践案例:通过参与开源项目或自己搭建小规模的模型实践,加深对大模型技术的理解。 图文示例:一张流程图展示从数据预处理到模型训练、评估、部署的全过程。