Shelly 聊 AI 出品
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大语言模型实战教程
基于深度学习的大规模自然语言处理模型
LLM
详解
出品人：
Shelly
聊
AI
章节大纲：
一、基于深度学习的大规模自然语言处理模型在文本摘要中的应用
二、深度学习大规模语言模型（LLM）的关键特性
三、深度学习大规模语言模型（LLM）的分类
四、深度学习大规模语言模型（LLM）的知识压缩机制
五、深度学习大规模语言模型（LLM）的关键价值
六、深度学习大规模语言模型（LLM）的演进历程
七、循环神经网络（RNN）及其变体
八、循环神经网络（RNN）的应用模式
九、构建深度学习大规模语言模型（LLM）的流程
本篇包含第一至第三章：
一、深度学习大规模语言模型（
LLM
）概述
深度学习大规模语言模型（
LLM
）简称，大语言模型，是一种先进的自然语言处理技术，
它依赖于深度学习框架，通过在大规模数据集上的预训练和针对特定任务的微调，掌握
语言的结构和规律。
LLM
在文本生成和理解方面展现出卓越的能力，被广泛应用于多个
领域，包括但不限于文本生成和智能对话系统。
LLM
训练的两个重要阶段包括：
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