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从零开始学习大模型-第二章-大模型学习路线

下面是学习大模型的一些建议，供大家参考。

大模型学习

【大模型微调】 Llama 2 ：对话模型的全过程微调

该项工作的作者提出 Llama 2 模型：这是经过一系列预训练和微调的大语言模型 (LLM)，其参数规模从 7B 亿到 70B 不等。

大模型

Stable Diffusion

用 Stable Diffusion 10分钟实现电商模特换装/换模特

借助 Stable Diffusion，就可以把塑料模特替换为真人模特。

Stable Diffusion 文生图

一文彻底搞懂多模态 - 多模态推理

多模态推理多模态推理涉及至少两种不同的感知模态，最常见的是视觉和语言。

多模态推理大模型

OpenAI开源大模型调测工具Transformer Debugger：可以在训练大模型之前理解模型的运行情况并干预

这个工具可以帮助开发者调测大模型的推理情况，帮助我们理解模型的输出并提供一定的解释支持。

大模型调试工具

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？

大模型

【全文翻译】微软166页论文解读 GPT-4V：多模态大模型的黎明

多模态模型的通用性不可避免地要求系统能够处理不同输入模态的任意组合。

多模态大模型 GPT-4V 文生图

大模型的研究新方向：混合专家模型（MoE）

随着不同应用场景的实际需求，大模型的参数会变得越来越大，复杂性和规模不断的增加，尤其是在多模态大模型的开发中，每个数据集可能完全不同，有来自文本的数据、图像的数据、语音的数据等，包含不同的模式，特征和标注之间的关系可能也大有不同

MoE 大模型

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

终于又有时间更新文章了，今天继续总结最近一周的研究动态，梳理了10篇有关大模型(LLMs)的最新研究进展，其中涉及涉及多模态RAG、推理时对齐、多模态模型、大模型微调、大模型Agent等热门研究。

大模型研究

领域大模型LLM训练Trick

问题一：进行领域大模型预训练应用哪些数据集比较好？

垂直训练大模型

动作识别模型有哪些

· RNN：因为视频除了空间维度外，最大的痛点是时间序列问题，因此不少人希望使用RNN来解决问题除此之外，还有TRN模型，SlowFast模型，TSM模型等等...

动作识别模型

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

What：什么是模型量化简单来说，模型量化（Model Quantization）就是通过某种方法将浮点模型转为定点模型。

大模型

图解大模型训练之：张量模型并行(TP)，Megatron-LM

今天我们将要介绍最重要，也是目前基于Transformer做大模型预训练最基本的并行范式：来自NVIDIA的张量模型并行(TP)。

开源模型

OCR的终极解法——传统算法VS多模态大模型

多模态大模型做 OCR 上面介绍了传统的大模型分两步处理才能获取识别后的名片信息，那么有没有可能一步识别出结果呢？

OCR 大模型文字识别

从零开始学习大模型-第一章-大模型简介

人人都看得懂的大模型简介大模型就像一座庞大的图书馆，里面有非常多的书籍。

大模型从零开始

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