AIGC与NLP大模型实战：CV与NLP应用探索

"AIGC与NLP大模型实战课程提供了关于经典计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）大模型的实践教学，涵盖了这些模型的下游应用任务实现，包括视频教程、源代码和课件，更新至2023年。课程强调了大模型在AI领域的核心地位，它们通过结合大数据和强大的算法，推动了人工智能的快速发展。" 在当前的技术环境中，大模型已经成为人工智能的重要组成部分。NLP大模型尤其引人注目，因为它们能够理解和生成自然语言，接近人类的理解能力。另一方面，CV大模型则在图像识别和生成方面展现出了强大的性能。这些模型不仅可以通过微调适应各种应用场景，而且由于其自监督学习能力，减少了对昂贵的人工标注数据的依赖，降低了AI应用的复杂性和成本。 对于大模型的未来发展，有几个关键趋势和研究方向： 1. **模型架构和训练的优化**： - 稀疏混合专家架构旨在提高计算效率，通过限制反向传播到部分权重，减少计算资源的消耗。 - 使用外部存储可以增强模型的长期记忆和推理能力，使其能处理更复杂的问题。 2. **数据规模的扩大**： - 更大的数据集是训练出具有更强泛化能力和世界知识的语言模型的关键。未来的研究将集中在如何获取并有效利用更多训练数据，以在固定模型大小条件下提升模型的涌现能力。 3. **prompt技术的改进**： - few-shot prompting是目前利用少量示例引导大模型执行新任务的有效方法，但通过增强prompt的通用性和灵活性，可以进一步拓展模型的多任务处理能力。 课程中可能涵盖的内容包括但不限于：大模型的基础理论、训练技巧、预训练与微调策略、模型评估方法、CV大模型的图像处理任务（如图像分类、目标检测等）、NLP大模型的文本生成、问答系统、情感分析等实际应用。参与者不仅可以学习到理论知识，还能通过实际操作加深理解，提升AI开发技能。 这门课程面向那些希望深入理解和应用大模型的开发者和研究人员，提供了一个全面的学习平台，帮助他们跟上AI技术的最新进展，并掌握大模型在CV和NLP领域的实际应用。