真离谱,大模型这么卷了吗?

去年是大模型快速发展的一年，经历了提示词工程、RAG知识库增强检索、AI Agent、微调等各种技术的迭代和发展，为大模型应用到实际场景降本增效起到了极大的促进，AIGC成为新时代宠儿。

自ChatGPT横空出世后，人们在通往人工智能时代的路上大步向前。全世界诞生了数百个大模型，“人工智能”（AI）成为今年柯林斯词典的年度词汇。

毋庸置疑，大模型在2024年依然会是顶流存在！本次，我整理了2023年最新21节大模型前沿热点课程，包含大模型微调遗忘、Agent智能和大模型论文复现等时下热点和获多篇大模型领域顶会导师整理的150篇大模型论文合集+10篇大模型领域经典论文讲解。

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LLM预训练-论文复现

01

1、论文总览研究

2、精讲算法模型

3、实现代码复现

4、拓展

大模型x知识图谱论文精讲

02

1、论文总览研究

2、精讲算法模型

3、实现代码复现

4、拓展

万物皆可大模型系列

03

1.GPT Plugin背后的机理

2.大模型与数据库交互

3.大模型玩MineCraft

知识图谱增强的LLM

04

1.知识图谱组成要素及其分类

2.知识图谱和 LLM 融合路线

3.知识图谱增强 LLM 的方法

LLMx医学图像

05

1.AIGC+医学图像的火花

2.大模型时代下的医学图像研究

惊艳的大模型高效参数微法

06

1.大模型微调-任务特定的P-tuning

2.大模型微调-任务/模型无关的LORA

3.大模型微调方法-Peft库使用实践(实战篇）

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大模型必然是未来很长一段时间我们工作生活的一部分 ，而对于这样一个与我们生活高度同频互动的“大家伙”，除了性能、效率、成本等问题外，大规模语言模型的安全问题几乎是大模型所面对的所有挑战之中的重中之重，机器幻觉是大模型目前还没有极佳解决方案的主要问题，大模型输出的有偏差或有害的幻觉将会对使用者造成严重后果。同时，随着 LLMs 的“公信度”越来越高，用户可能会过度依赖 LLMs 并相信它们能够提供准确的信息，这点可以预见的趋势增加了大模型的安全风险。

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最后，展望一下大模型研究的未来，目前大模型主要面临的挑战可以被归类如下：

1. 实践验证：当前针对大模型的评估数据集往往是更像“玩具”的学术数据集，但是这些学术数据集无法完全反应现实世界中形形色色的问题与挑战，因此亟需实际的数据集在多样化、复杂的现实问题上对模型进行评估，确保模型可以应对现实世界的挑战；

2. 模型对齐：大模型的强大也引出了另一个问题，模型应该与人类的价值观选择进行对齐，确保模型行为符合预期，不会“强化”不良结果，作为一个高级的复杂系统，如果不认真处理这种道德问题，有可能会为人类酝酿一场灾难；

3. 安全隐患：大模型的研究要进一步强调安全问题，消除安全隐患，需要具体的研究确保大模型的安全研发，需要更多的做好模型的可解释性、监督管理工作，安全问题应该是模型开发的重要组成部分，而非锦上添花可有可无的装饰；

4. 模型未来：模型的性能还会随着模型规模的增加而增长吗？，这个问题估计 OpenAI 也难以回答，我们针对大模型的神奇现象的了解仍然十分有限，针对大模型原理性的见解仍然十分珍贵。

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