大型语言模型（LLMs），附Slides与视频

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本教程全面介绍了大型语言模型（LLMs）的基本概念、构建过程和应用实例，涵盖了以下几个方面： LLMs的基本概念 ： 定义及区别：介绍了LLMs、语言模型（LM）和预训练语言模型（PLM）之间的区别，强调了LLMs的多用途和涌现能力。 语言模型的目标：包括困惑度（perplexity）等指标的定义和计算方法。 LLMs的构建过程 ： 数据准备：强调了数据源的选择、数据清洗和分词的重要性。 预训练：讨论了大规模数据预训练的过程和成本。 微调与对齐：介绍了指令微调、强化学习人类反馈（RLHF）等技术，讨论了模型对齐与人类价值的关系。 流行的LLM实现概述 ： 对多个著名的LLM模型（如GPT-4、Llama等）进行比较，分析它们的架构、参数规模和训练成本。 介绍了开源模型和封闭模型在研究和部署中的选择和考虑因素。 高级话题的快速采样 ： 高效推理与服务： ………………………………