CloudStudio 公开课 —— 大模型基础
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CloudStudio 公开课Cloud Studio 正在逐步推出优质课程，今天向大家分享《大模型基础》，这套教程适合从理论研究者到工程实践者的实战学习。
第1章：语言模型基础
1.1 基于统计方法的语言模型
1.2 基于RNN的语言模型
1.3 基于Transformer的语言模型
1.4 语言模型的采样方法
1.5 语言模型的评测
第2章：大语言模型
2.1 大数据+大模型→新智能
2.2 大语言模型架构概览
2.3 基于Encoder-only架构的大语言模型
2.4 基于Encoder-Decoder架构的大语言模型
2.5 基于Decoder-only架构的大语言模型
2.6 非Transformer架构
第3章：Prompt工程
3.1 Prompt工程简介
3.2 上下文学习
3.3 思维链
3.4 Prompt技巧
3.5 相关应用
第4章：参数高效微调
4.1 参数高效微调简介
4.2 参数附加方法
4.3 参数选择方法
4.4 低秩适配方法
4.5 实践与应用
第5章：模型编辑
5.1 模型编辑简介
5.2 模型编辑经典方法
5.3 附加参数法：T-Patcher
5.4 定位编辑法：ROME
5.5 模型编辑应用
第6章：检索增强生成
6.1 检索增强生成简介
6.2 检索增强生成架构
6.3 知识检索
6.4 生成增强
6.5 实践与应用
如何使用 CloudStudio 公开课第一步
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