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1. 课程简介
从生成图像和文本到生成音乐和艺术生成模型一直是人工智能的关键挑战之一。本课程将探讨推动生成模型和基础模型Foundation Models最近进展的机器学习和人工智能技术。学生将学习、开发并应用最先进的算法使机器能够生成逼真且富有创意的内容。核心主题包括学习的基本机制如何构建生成模型及其他大型基础模型例如视觉和语言的 Transformer扩散模型如何训练这些模型预训练微调并有效地调整它们适配器、上下文学习如何扩展到大规模数据集多 GPU/分布式优化如何将现有模型用于日常任务生成代码、使用生成模型进行代码编写。学生还将探讨其内在工作机制的理论基础和经验研究了解模型可能出现的问题偏见、幻觉、对抗攻击、数据污染及应对这些问题的方法。本课程不仅通过实现帮助学生理解现代技术还将使用现有的库和模型探索生成模型的能力及其局限性。本课程适合已完成机器学习或深度学习入门课程的学生。
https://www.cs.cmu.edu/~mgormley/courses/10423/
学习成果
课程结束后学生应能够 区分不同的学习机制如参数调整和上下文学习。 实现现代生成建模方法的基础模型如 Transformer 和扩散模型。 将现有模型应用于文本、代码、图像、音频和视频的实际生成问题。 使用技术来调整基础模型完成任务如微调、适配器和上下文学习。 使生成建模方法能够扩展到大型文本、代码或图像数据集。 使用现有生成模型解决实际的判别问题及其他日常用例。 分析大规模基础模型的理论属性。 识别不同模态生成模型可能出现的问题。 描述大规模生成 AI 系统的社会影响。
有关所涵盖主题的更多详细信息请参见课程时间表页面。
2. 先修要求
参加本课程的学生应具备机器学习或深度学习入门课程的工作知识需修完以下课程之一10301 或 10315 或 10601 或 10701 或 10715 或 11485 或 11685 或 11785。
必须严格遵守这些先修要求 即使卡内基梅隆大学CMU的注册系统未阻止你注册此课程仍有责任确保你在注册前具备所有先修要求。
讲者 课程内容
文本生成式模型 Generative models of text 循环神经网络与语言建模 RNN LMs / Autodiff Transformer LMs 学习LLMs 编码 Learning LLMs / Decoding 预训练、微调 Pre-training, fine-tuning / Modern Transformers / CNNs 图像生成式模型 Generative models of Images Lecture 6 : Generative Adversarial Networks (GANs) / VAEs / PGM Lecture 7 : Variational Inference / Variational Autoencoders (VAEs) Lecture 8 : Diffusion models (Part I) 应用适配基础模型 Applying and adapting foundation models Lecture 9 : Diffusion models (Part II) / In-context learning for text for vision Lecture 10 : Parameter-efficient fine tuning Lecture 11 : Reinforcement learning with human feedback (RLHF) 多模态大模型 Multimodal foundation models Lecture 12 : Text-to-image generation / Aligning multimodal representations (CLIP) Lecture 13 : Prompt-to-Prompt Lecture 14 : Visual-language models 如何系统的去学习大模型LLM
大模型时代火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业”“谁的饭碗又将不保了”等问题热议不断。
事实上抢你饭碗的不是AI而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后很多中小企业也陆续进场超高年薪挖掘AI大模型人才 如今大厂老板们也更倾向于会AI的人普通程序员还有应对的机会吗
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」毕竟AI时代谁先尝试谁就能占得先机
但是LLM相关的内容很多现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们我帮大家系统梳理大模型学习脉络将这份 LLM大模型资料 分享出来包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴可以 扫描下方二维码领取↓↓↓ CSDN大礼包全网最全《LLM大模型入门进阶学习资源包》免费分享安全链接放心点击
一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。 二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业) 三、LLM大模型系列视频教程 四、LLM大模型开源教程LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt LLM大模型学习路线 ↓
阶段1AI大模型时代的基础理解 目标了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。 内容 L1.1 人工智能简述与大模型起源L1.2 大模型与通用人工智能L1.3 GPT模型的发展历程L1.4 模型工程L1.4.1 知识大模型L1.4.2 生产大模型L1.4.3 模型工程方法论L1.4.4 模型工程实践L1.5 GPT应用案例
阶段2AI大模型API应用开发工程 目标掌握AI大模型API的使用和开发以及相关的编程技能。 内容 L2.1 API接口L2.1.1 OpenAI API接口L2.1.2 Python接口接入L2.1.3 BOT工具类框架L2.1.4 代码示例L2.2 Prompt框架L2.3 流水线工程L2.4 总结与展望
阶段3AI大模型应用架构实践 目标深入理解AI大模型的应用架构并能够进行私有化部署。 内容 L3.1 Agent模型框架L3.2 MetaGPTL3.3 ChatGLML3.4 LLAMAL3.5 其他大模型介绍
阶段4AI大模型私有化部署 目标掌握多种AI大模型的私有化部署包括多模态和特定领域模型。 内容 L4.1 模型私有化部署概述L4.2 模型私有化部署的关键技术L4.3 模型私有化部署的实施步骤L4.4 模型私有化部署的应用场景
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