LLMSurvey学习资源汇总 - 大型语言模型研究与应用入门指南

Ray

LLMSurvey学习资源汇总 - 大型语言模型研究与应用入门指南

大型语言模型(Large Language Models, LLMs)作为人工智能领域的前沿技术,正在引领自然语言处理的新革命。本文将为您梳理LLMSurvey项目的相关学习资源,帮助您快速入门LLMs的研究与应用。

1. 项目概述

LLMSurvey是一个收集和整理大型语言模型相关论文和资源的开源项目。项目主页:https://github.com/RUCAIBox/LLMSurvey

该项目基于综述论文《A Survey of Large Language Models》,全面介绍了LLMs的背景、关键发现和主流技术。

LLMs timeline

2. 核心资源

2.1 综述论文

2.2 开源模型

2.3 数据集

2.4 评测基准

3. 学习路线

  1. 阅读综述论文,了解LLMs的发展历程和关键技术
  2. 选择一个开源模型(如LLaMA),学习其架构和训练方法
  3. 使用HuggingFace Transformers等工具实践模型调用
  4. 尝试在特定任务上微调模型
  5. 关注最新论文,跟踪LLMs的前沿进展

4. 实践工具

5. 社区资源

通过以上资源,您可以系统地学习LLMs的理论知识,并在实践中不断提升。LLMs的发展日新月异,保持持续学习和关注前沿进展至关重要。希望本文能为您的LLMs学习之旅提供有益指引!

LLaMA family

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