deepnoting lessons

深度学习与自然语言处理课程

课程简介

由DeepNoting出品，本课程旨在深入探讨现代深度学习技术在自然语言处理领域的应用与发展。从基础的词嵌入技术到最前沿的大型语言模型，本课程将系统地介绍各种核心技术与架构，帮助学习者全面理解当代NLP技术的发展脉络与实现原理。

课程动机

随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是大型语言模型（如GPT、LLaMA等）的出现，自然语言处理领域正经历前所未有的变革。本课程旨在帮助学习者：

1. 系统掌握NLP领域的核心技术与理论基础
2. 理解从简单词嵌入到复杂Transformer架构的技术演进
3. 深入了解当前最先进的语言模型架构与工作原理
4. 获得实践经验，能够应用这些技术解决实际问题
5. 为未来在AI领域的研究或工作打下坚实基础

课程目录

1. 词嵌入技术

   • 词向量的概念与意义
   • Word2Vec、GloVe等经典词嵌入方法
   • 上下文化词嵌入技术

2. 注意力机制

   • 注意力机制的基本原理
   • 自注意力与多头注意力
   • 注意力机制在序列建模中的应用

3. Transformer架构

   • Transformer的整体结构
   • 编码器-解码器架构详解
   • 位置编码与前馈网络

4. GPT架构

   • 自回归语言模型
   • GPT系列模型的演进
   • 解码策略与生成技术

5. ViT架构

   • 视觉Transformer的工作原理
   • 图像处理中的注意力机制
   • 多模态融合技术

6. LLaMA演进

   • LLaMA模型架构特点
   • 开源大语言模型的发展
   • 与商业模型的比较与分析

7. LLM提示工程

   • 提示工程的基本概念
   • 提示设计的技巧与最佳实践
   • 少样本学习与思维链提示

8. 高效微调PEFT

   • 参数高效微调技术概述
   • LoRA、Adapter等方法详解
   • 微调策略与实践应用

学习资源

本课程将提供丰富的学习资源，包括：

• 详细的课程讲义与幻灯片
• 精心设计的代码实现与实践案例
• 推荐阅读材料与论文
• 课后练习与项目

欢迎加入我们的学习之旅，探索自然语言处理的奥秘！