谷歌华为相继入局，大模型到底火在哪？（附热门大模型论文复现代码&Python编程书）...

2023年，大模型已经完全融入了AI各个领域，也融入了我们的生活，随即也成为了各个计算机顶会上不容忽视的热点。

如果你想更深入的了解大模型领域，那本次系列课程你绝不容错过，我们邀请QS前50博士导师，将大模型结合多个热门领域，追踪大模型的技术进步，助你科研更上一步！原价288元，限时0元领！参与加赠100篇2023年热门大模型论文+复现代码！

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系列1：NLP大模型方法应用

1.大模型简介

2.主流LLM模型介绍及原理

3.NLP模型在数学解答问题上的应用

系列2：NLP翻译模型

1.神经元概述

2.神经元函数总类

3.循环神经元RNN

系列3：如何识别人类语言中的情感

1.情感分析概述

2.不同文本粒度的情感分析

3.Aspect-Based 情感分析

系列4：主流大模型

1.主流大模型类型

2.两大语言模型详情

3.预训练模型

4.应用与展望

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同时，我们还准备了多本豆瓣高评分Python从入门到进阶必读书籍，免费领取，助力各位科研儿代码编程能力更上一层！

大模型微调遗忘问题依旧是当下的热点研究方向，近期有团队针对语言模型，在医疗问题解答(QA)任务的特定数据集上对其进行了微调。然后测量它在其他医学问答数据集上的分布通用性，并评估在常识性问答以及指令性任务中的任务通用性。

最近，又相继出现了各方向领域的微调模型，这里给大家介绍几个比较有特色的新微调模型：

TransGPT为一个开源交通大模型，能够实现交通情况预测、智能咨询助手、公共交通服务、交通规划设计、交通安全教育、协助管理、交通事故报告和分析、自动驾驶辅助系统等功能。

模型基座采用LLaMA7B进行训练。

地址：

https://github.com/DUOMO/TransGPT

墨子（Mozi）大模型，主要完成科技文本理解和生成任务，覆盖了包括科技问答、对话、信息抽取和摘要理解等特定任务。

基于llama7b、Baichuan7b，使用的训练方法为QLoRA优化，使用8卡3090服务器训练约9天完成。模型支持最大输入长度为4096。

地址：

https://github.com/gmftbyGMFTBY/science-llm

天文领域微调模型：StarGLM，该项目整合了司天工程相关的语料数据与知识库资料，训练得到了天文大语言模型StarGLM(ChatGLM for Variable Star)，以期缓解大语言模型在部分天文通用知识和前沿变星领域的幻觉现象。

地址：

https://github.com/Yu-Yang-Li/StarGLM

在微调数据方面，先后经过ChatGPT-Corpus、Belle项目筛选数据、Firefly+Instinwild项目筛选数据、GPT-4-LLM项目筛选数据，并配合人工标注，共同组成20W条天文对话数据。

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对于还没有发过第一篇论文，还不能通过其它方面来证明自己天赋异禀的科研新手，学会如何写论文、发顶会的重要性不言而喻。

发顶会到底难不难？近年来各大顶会的论文接收数量逐年攀升，身边的朋友同学也常有听闻成功发顶会，总让人觉得发顶会这事儿好像没那么难！

但是到了真正实操阶段才发现，并不那么简单，可能照着自己的想法做下去并不能写出一篇好的论文、甚至不能写出论文。掌握方法，有人指点和引导很重要！

还在为创新点而头秃的CSer，还在愁如何写出一篇好论文的科研党，一定都需要来自顶会论文作者、顶会审稿人的经验传授和指点。

很可能你卡了很久的某个点，在和学术前辈们聊完之后就能轻松解决。

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