https://github.com/1587causalai/hung-yi-lee-genai-notes
结合书生·浦语参大模型实战营的内容， 系统化学习李宏毅老师 2024 年《生成式人工智能导论》课程。
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Repository
结合书生·浦语参大模型实战营的内容， 系统化学习李宏毅老师 2024 年《生成式人工智能导论》课程。
Basic Info
- Host: GitHub
- Owner: 1587causalai
- Language: Jupyter Notebook
- Default Branch: master
- Size: 6.42 MB
Statistics
- Stars: 3
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
- Releases: 0
Metadata Files
docs/README.md
Hung-yi Lee GenAI 2024 Course Notes
项目简介
结合书生·浦语参大模型实战营的内容，系统化学习李宏毅老师 2024 年《生成式人工智能导论》. 我们将：
- 跟随李宏毅老师 2024 年《生成式人工智能导论》课程的进度，系统学习理论知识。
- 结合书生·浦语参大模型实战营的内容，进行实践操作和项目实战。
- 整理、总结和分享学习过程中的笔记、见解和资源。
通过这种理论与实践相结合的方法，我们旨在为进入这个快速发展的领域奠定坚实的基础。 常用资料链接： - B站课程视频 - github: https://github.com/InternLM/Tutorial/tree/camp3 - 学员手册：https://aicarrier.feishu.cn/wiki/XBO6wpQcSibO1okrChhcBkQjnsf - 个人笔记 飞书文档 & github.
项目意义
这个项目的意义在于，展示一个学生的角色，去学习生成式AI的理论知识，同时也要参与实践操作，最终达到对生成式AI的全面理解。 由于大语言模型领域涵盖众多重要课题、应用和技术，我们不得不有所取舍，选择性地重点关注： - 从增量预训练，到SFT，再到RLHF，这个过程是如何实践操作的 - ...
请注意本项目不会: - 全面完整的梳理李宏毅老师的课程内容，仅仅是个性做一个非常精简的总结，并且记录个人觉得特有意思的关键知识点。
🔥News
- [2024/07/18] 从基于 MedicalGPT 的模型定制出发, 重新理解模型对齐所有的细节，包括IPT/SFT/RLHF。
- [2024/07/12] 完成实战营入门岛作业 github
- [2024/07/04] 参考MedicalGPT完成模型训练(IPT/SFT/RLHF)流程。
- [2024/07/02] 李宏毅老师的课程课程笔记基本完成。
内容结构
- 0courseintro：课程介绍和总体框架
- 1introto_genAI：生成式 AI 概述
- 2promptengineering：提示工程技术
- 3LLMtraining：大型语言模型训练
- 4evaluationand_ethics：评估方法和伦理考量
- 5_explainability：可解释性研究
- 6_genAI：多模态大模型
- GPT4o
项目特点
系统化学习：按照李宏毅老师课程的主题结构组织内容，确保全面覆盖关键知识点。
理论结合实践：我们将结合书生·浦语参大模型实战营的内容，深化对理论知识的理解，并获得实际操作经验。
持续更新：随着课程进展和技术发展，本仓库将不断更新和完善。
开放讨论：欢迎其他学习者参与讨论，分享见解，共同提高。
参考资源
贡献
欢迎通过 Issues 或 Pull Requests 提供反馈、建议或贡献内容。让我们一起学习和探索生成式 AI 的精彩世界！
分支说明
- master: 包含基于李宏毅老师 2024 年《生成式人工智能导论》课程和书生·浦语实战营的笔记和实践内容。
- note2025: 一个新的实验性分支，用于整理李宏毅老师 2025 年 生成式 AI 课程的笔记，特别是关于 AI Agent 和 非 Transformer 架构 的内容。该分支为未来学习规划和初步探索。
Owner
- Name: Heyang Gong
- Login: 1587causalai
- Kind: user
- Repositories: 1
- Profile: https://github.com/1587causalai
1587causalai
GitHub Events
Total
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Last Year
- Watch event: 2
- Push event: 2