终于能把火爆全球的大语言模型LLM学懂了！

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点击上方  蓝字  关注我们 大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。 这些模型通常由深度神经网络构建而成， 拥有数十亿甚至数千亿个参数。 这些模型在不同的上下文中可能有不同的大小阈值。 例如，对于自然语言处理（NLP）领域，大模型可能指的是包含数十亿到千亿参数的模型，如GPT-3、GPT-4等。 对于计算机视觉领域，大模型可能是拥有数亿参数的深度卷积神经网络，如ResNet-152。 今天这篇文章主要是为了帮助大家系统性的学习大模型相关知识，从大模型的基础到大模型构建都包含在内。 大模型学习仓库 大家可以任意添加一位小助手获取（长按二维码图片添加既可），记得发送文章标题截图给小助手哦!     Transformer基础 做为 LLM 的基础模型， Transformer 这个模型是入门绝对绕不开的。 《Natural Language Processing Practical using T ………………………………