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复旦大学《大规模语言模型：从理论到实践》完整PDF和PPT课件下载

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大语言模型（Large Language Models，LLM）是一种由包含数百亿以上权重的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标记文本进行训练。自2018年以来，包含Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都纷纷发布了包括BERT， GPT等在内多种模型，并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。2021年开始大模型呈现爆发式的增长，特别是2022年11月ChatGPT发布后，更是引起了全世界的广泛关注。用户可以使用自然语言与系统交互，从而实现包括问答、分类、摘要、翻译、聊天等从理解到生成的各种任务。大型语言模型展现出了强大的对世界知识掌握和对语言的理解。本书将介绍大语言模型的基础理论包括语言模型、分布式模型训练以及强化学习，并以Deepspeed-Chat框架为例介绍实现大语言模型和类ChatGPT系统的实践。
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  • 第一章 绪论
  • 第二章 大语言模型基础
  • 第三章 大语言模型预训练数据
  • 第四章 分布式模型训练
  • 第五章 有监督微调
  • 第六章 强化学习
  • 第七章 大语言模型应用
  • 第八章 大语言模型评估
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