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GitHub - mlabonne/llm-course: Course to get into Large Language Models (LLMs) with roadmaps and Colab notebooks.

Course to get into Large Language Models (LLMs) with roadmaps and Colab notebooks. - mlabonne/llm-course

https://github.com/mlabonne/llm-course?tab=readme-ov-file

知识图谱

发展历程

1. 基于传统神经网络的语言模型：早期的大语言模型主要是基于传统的神经网络结 构，如循 环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。这些模型的参数数量较 小，难以处理 大规模语料库和复杂的语言结构。

2. 基于 Transformer 的预训练模型：随着 Transformer 模型的提出，研究者们开始 使用 Transformer 模型来构建大规模预训练语言模型。这些模型包括 GPT、BERT 等，通过在大 规模语料库上进行预训练，可以学习到丰富的语言知识和表示。

3. 基于自监督学习的预训练模型：为了进一步提高预训练语言模型的性能，研究者 们开始使 用自监督学习来构建预训练模型。这些模型包括 BERT、RoBERTa、XLNet 等， 通过使用自 监督任务来训练模型，可以更好地学习到语言结构和表示。

4. 目前，LLM 大语言模型已经成为自然语言处理领域的热点研究方向。这些模型在 多个任务 上取得了最先进的结果，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。同时，LLM 大语言模 型也面临着一些挑战，如计算资源、数据隐私等方面的问题。未来，研究者们将 继续探索 LLM 大语言模型的进化路线和应用场景，以推动自然语言处理技术的发展。

来源

安全验证 - 知乎

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