三篇大模型论文

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LLaMA: Open and Effcient Foundation Language Models

LLaMA是Meta最新开源的大规模语言模型，它具有从7B到65B的参数范围，训练使用了多达14,000亿tokens的语料。它在常识推理、问答、数学推理、代码生成、语言理解等能力上都表现出色，甚至超过了GPT-3。

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GLM-130B: An Open Bilingual Pre-trained Model

GLM-130B是一个由清华发布的双语（英语和汉语）预训练的语言模型，具有1300亿个参数。该模型的性能显著优于GPT-3175B（davinci），模型已开源。

https://github.com/THUDM/GLM-130B/

【资料图】

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Self-Instruct: Aligning Language Model with Self Generated Instructions

这篇论文介绍了SELF-INSTRUCT，这是一种半自动化过程，通过引导现有已指令微调数据集来生成指令微调数据集，用来指令微调以提高预训练语言模型的指令遵循能力的框架。

为什么要挑这几篇论文

LLaMA、GLM-130B、SELF-INSTRUCT是三篇最新的语言模型相关的论文，它们都展示了语言模型在不同方面的创新和突破。这三篇论文都体现了语言模型在双语、大规模、通用、快速、可复现等方面的重要进展，对于语言模型的研究和应用都有很大的启发和价值。

大模型论文带读训练营课程

简介

了解LLaMA、GLM-130B、SELF-INSTRUCT的原理和技术细节，深度之眼本次开发了《大模型论文带读训练营》，能够让大家掌握LLaMA、GLM-130B、SELF-INSTRUCT的核心思想和创新点。

同时本次课程还提供LLaMA、GLM-130B、SELF-INSTRUCT的代码实践课程。通过这次训练营，相信你会对大模型有一定程度的掌握！

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课程内容

《LLaMA: Open and Effcient Foundation Language Models》论文

第一节课：论文泛读

第二节课：论文精读

第三节课：代码讲解

《GLM-130B: An Open Bilingual Pre-trained Model》论文

第四节课：论文泛读

第五节课：论文精读

第六节课：代码讲解

《Self-Instruct: Aligning Language Model with Self Generated Instructions》论文

第七节课：论文泛读

第八节课：论文精读

第九节课：代码讲解

课程服务

社群助教答疑

每节课课件，代码资料

论文原文

课程回放

课程价格

原价：99元优惠价：59元