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Semocean – 和自己赛跑的人 跳至内容 Semocean 和自己赛跑的人 菜单 主页 博客 深入大模型技术 深度学习资料 推荐系统参考资料 广招算法人才 主页 微信公众号：颠覆式创新 扫以上微信二维码获取更多招聘信息 搜推广 & LBS大数据 & 大模型调优及应用 最新的内容主要和大模型技术&应用相关， 都放到公众号了， 感兴趣请移步公众号。 和自己赛跑的人，专注于互联网流量变现&搜索推荐及LBS大数据以及大模型在业务中的应用 微信公众号： 颠覆式创新 (或直接扫左侧二维码) P.S. 急招推荐，搜索，语音算法，数据挖掘，工程人才，阿里P5~P9，欢迎推荐和自荐，扫码关注左侧二维码了解详细信息，简历请发至 haibo.lihaibo@alibaba-inc.com 大模型相关内容更多会更新到公众号， 以下仅为部分内容： 深入大模型原理 作为我内部公开课的讲义材料， 还没有对外正式发布，先内部小范围记录下(不涉及公司具体项目)。以下内容主要是针对近年来对大模型相关领域的最终，阅读的论文， 以及实际的项目经验进行整理，作为内部公开可的讲义。 P.S. 类似于ELMO， GPT， BERT， T5， GPT－3类似的模型介绍网上太多，链接中的文章主要介绍其差异 模型容量， PEFT， Prompt-Tuning,模型如何进行知识构建， 矫正， Scaling介绍会比较详尽。 深入大模型原理-极细节 大模型-ELMo （简略） 大模型-GPT （简略） 大模型-Bert （详细） 大模型-T5 （详细） 大模型 GPT-3（详细） 大模型 InstructGPT（详细） 大模型 PEFT（详细） 大模型 Prompt-Tuning （详细） 大模型 LLMs进行Knowledge学习 （详细） 大模型 Calibration of Prompting LLMs （详细） 大模型 Scaling:模型在大&好之间的设计和平衡 （详细） 大模型Fine-Tuning技术简介 （详细） 大模型 Chain-Of-Thought 原理详解 （详细） 实例 OpenAI的另一个产品－Point-E 基于Alpa...
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