学习大模型LLM，有没有推荐的课看看，如何解决？

Question

学习大模型LLM，大模型微调，有没有推荐的课看看
学习大模型LLM，大模型微调，有没有推荐的课看看
学习大模型LLM，大模型微调，有没有推荐的课看看

Answer 1

阿里嘎多学长整理AIGC生成，因移动端显示问题导致当前答案未能完全显示，请使用PC端查看更加详细的解答过程

解决方案

学习大模型LLM是一项非常有趣且有潜力的方向。以下是一些在线课程和资源可以帮助你快速入门：

1. Stanford CS224D

课程名称：自然语言处理和信息检索

课程大纲包括语言模型、序列预测、语义表示和语言理解。

2. Coursera - 语言模型（Language Models）

课程由Stanford大学和Google联合提供，涵盖语言模型的基本概念与应用。

3. edX - 语言模型与深度学习（Language Models and Deep Learning）

由麻省理工学院（MIT）提供的 courses，涵盖语言模型与深度学习。

4. PyTorch tutorials - LLM 微调

PyTorch 提供的 LLM 微调教程，帮助你快速开始大模型的微调工作。

5. GitHub - Transformer-XL

一个非常有名的超越 Transformers 的 Transformer-XL，提供了实现大模型的例子。

推荐阅读

• 大模型（LLM）的定义及其应用：《Large Language Model in Action》

• transformer 架构及其在 NLP 中的应用：《Attention is All You Need》

代码片段

下面是一个简单的例子，展示了如何使用 PyTorch 来实现大模型的微调：

#导入必要的库
import torch
import torch.nn as nn
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

# 加载预训练模型和tokenizer
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

#定义数据读取函数
def read_data(file_path):
    # 读取数据
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as fr:
        lines = fr.readlines()
    return lines

#定义数据准备函数
def prepare_data(lines):
    inputs = []
    labels = []
    for line in lines:
        # 处理数据
        inputs.append(line.strip().split(",")[0])
        labels.append(line.strip().split(",")[1])
    return inputs, labels

#定义微调函数
def fine_tune(model, tokenizer, inputs, labels):
    # 创建数据加载器
    from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
    class MyDataset(Dataset):
        def __init__(self, inputs, labels):
            self.inputs = inputs
            self.labels = labels

        def __getitem__(self, index):
            input_ids = tokenizer.encode(self.inputs[index], return_tensors="pt")
            attention_mask = tokenizer.encode(self.inputs[index], add_special_tokens=False, return_attention_mask=True)
            label = torch.tensor(self.labels[index])
            return input_ids, attention_mask, label

        def __len__(self):
            return len(self.inputs)
    
    dataset = MyDataset(inputs, labels)
    data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    model.train()
    for epoch in range(5):
        for batch in data_loader:
            input_ids, attention_mask, label = batch
            input_ids = input_ids.to("cuda:0")
            attention_mask = attention_mask.to("cuda:0")
            label = label.to("cuda:0")
            optimizer.zero_grad()
            out = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
            loss = criterion(out, label)
            loss.backward()
            optimizer.step()
        print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item():.4f}")

#测试微调函数
model.to("cuda:0")
inputs, labels = read_data("sample.csv"), []
fine_tune(model, tokenizer, inputs, labels)

该代码片段仅是一个简单的示例，请根据实际需求进行调整。