大模型技术入门与深度解读

资源摘要信息:"大模型入门学习笔记.zip" 标题: "大模型入门学习笔记.zip" 描述: "大模型入门学习笔记.zip 大模型入门学习（主要基于DataWhale组织的学习任务） ## Task 01 梳理了语言模型的进化史。 知识点: - 语言模型的发展历史 - 早期语言模型的特点 - 现代语言模型的演进 ## Task 02 这一节主要是讲述大模型的能力，通过一些任务来探索，这里我整理了prompt的范式，包括一个范例，另外整理了langchain介绍，包括一些langchain示例。 知识点: - 大模型的能力分析 - 如何通过任务探索大模型 - Prompt范式的理解与应用 - LangChain框架的介绍和示例 ## Task 03 这一部分主要整理了ChatGPT的原理，包括ChatGPT训练的三个阶段，目前这部分仅是简单叙述，接下来会对具体的技术细节进行总结。 知识点: - ChatGPT的工作原理 - ChatGPT训练的三个阶段：预训练、指令微调、奖励模型 - 大模型训练的技术细节 ## Task 04 这一部分主要梳理了GPT的进化史，从GPT-1到GPT-3，从数据、模型、训练方式有了一个大致的了解。 知识点: - GPT系列模型的发展历程 - GPT系列模型在数据处理、模型设计、训练方式上的变化 ## Task 05 这一部分整理了ChatGPT从零开始的训练流程，主要包括预训练、指令微调、奖励模型三个阶段。 知识点: - ChatGPT从零开始的训练流程 - 预训练、指令微调、奖励模型的具体步骤和方法" 标签: "语言模型 范文/模板/素材 大模型学习" 压缩包子文件的文件名称列表: - 介绍.md - Task05 从零开始训练大模型 - Task02 大模型能力 - Task03 ChatGPT技术原理 - Task04 GPT家族 - Task01引言 以上内容为大模型入门学习笔记的详细知识点概述。