現在搞AI科研，基本上都離不開大模型。不管是水篇論文還是衝頂會，結合LLM的創新點都非常多。
但是LLM相關的內容很多，學校的老課程老教材關於LLM又太少。所以現在小白入門就只能靠自學，學習成本和門檻很高。
針對所有自學遇到困難的同學們，我幫大家系統梳理大模型學習脈絡，並邀請多位高校博士、國際頂會審稿人，聯手打造了30節大模型課程。
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課程大綱
大模型基本概念以及應用場景
應用場景
缺點與侷限
未來展望
NLP大模型基礎、前沿與學習路徑
NLP大模型的基石
NLP大模型的前沿探索
學習路徑和建議
基於模型量化的大模型壓縮的進展
壓縮技術中，為什麼量化要優於剪枝、蒸餾？
如何搜尋裁剪閾值用於裁剪outlier？
包含有異常值outlier的特徵如何量化？
基於模型剪枝的大模型高效計算和應用
模型剪枝的技術背景
模型剪枝具體方法
模型剪枝前沿方法
語言模型剪枝例項
多模態大模型的過去、現在和未來
從特定任務到通用模型
常用結構和訓練方式
不同的最佳化方向
不足及研究方向選擇
大語言模型的RLHF
RLHF的優點和挑戰
RLHF如何改善大模型效能
RLHF的實際應用案例
RLHF在大模型的未來趨
大模型的高效微調
常用的高效微調方法介紹
針對領域資料集以高效微調方法創造大模型
未來挑戰與研究方向
大模型醫療
醫療領域的資料特點、挑戰和機遇
針對ChatGLM大模型，介紹ChatGLM模型微調程式碼實踐以及模型微調
LLAMA2中文大模型
理論介紹
程式碼實踐
大模型前沿論文帶讀訓練營
LLaMA訓練營
LLaMA訓練營——精讀
LLaMA訓練營——程式碼講解
GLM-130B訓練營——論文泛讀
GLM-130B訓練營——論文精讀
GLM-130B訓練營——程式碼講解
Alpaca訓練營——論文泛讀
Alpaca訓練營——論文精讀
Alpaca訓練營——程式碼講解
掌握大模型領域前沿，跑通三套企業級專案程式碼
開發基於大模型的聊天機器人
實戰基於大模型的對話系統（實戰一）
大模型模型原理及綜述
大語言模型（LLM）原理及綜述
精讀大模型-3論文、Instruct論文
精讀谷歌PaLM論文、臉書LLaMA論文
實戰基於大模型的對話系統（實戰二）
實戰微調LLaMA模型
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課程速覽之基礎知識
課程速覽之程式碼精讀
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此外我也梳理了目前6個LLM熱門方向：多模態大模型、大模型+時序、大模型+agent、大模型+RLHF、大模型高效應用、大模型推理。
每個方向整理了對應的最新研究進展論文與程式碼，一共546篇。無償分享給大家，掃碼即可下載。
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