导语
近年来，随着人工智能技术的不断发展，大模型在科技领域引起了巨大的关注和热议。大模型是指参数数量庞大、具备海量数据训练能力的人工智能模型。本文将深入探讨大模型的背景、优势以及其在不同领域的应用，以揭示大模型为人工智能带来的壮丽进化之路。
资源目录
├──01 第一周
| └──01 第一节 2024年1月21日
| | └──01 开营+大模型介绍、Transformer
├──02 第二周
| └──01 第二节 2024年1月28日
| | └──01 Transformer、Encoder、Advanced
├──03 第三周
| └──01 第三节 2024年2月25日
| | └──01 大模型微调概览 Lora微调
├──04 第四周
| └──01 第四节 2024年3月3日
| | └──01 Alpaca、AdaLoRA、QLoRA
├──05 第五周
| └──01 第五节 2024年3月17日
| | └──01 Prefix Tuning、Quantization
└──课件资料
| ├──课程资料
| | ├──第三节-课程资料 20240225
| | └──第四节-课程资料 20240303
| └──课件
| | ├── 第二节-课件 20240128.pdf 27.33M
| | ├── 第三节-课件 20240225.pdf 37.39M
| | ├── 第四节课-课件 20240303.pdf 28.48M
| | ├── 第一节-课件 20240121.pdf 25.15M
| | └──第一节-拓展资料 20240121.txt 0.73kb
