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Table of Contents
01_第1章_语言模型基础
1.1_基于统计方法的语言模型
1.2_基于RNN的语言模型
1.3_基于Transformer的语言模型
1.4_语言模型的采样方法
1.5_语言模型的评测
02_第2章_大语言模型架构
2.1_大数据加大数据模型到新智能
2.2_大语言模型架构概览
2.3_基于Encoder-only架构的大语言模型
2.4_基于Encoder-Decoder架构的大语言模型
2.5_基于Decoder-only架构的大语言模型
2.6_非Transformer架构
03_第3章_Prompt工程
3.1_Prompt工程简介
3.2_上下文学习
3.3_思维链
3.4_Prompt技巧
3.5_相关应用
04_第4章_参数高效微调
4.1_参数高效微调简介
4.2_参数附加方法
4.3_参数选择方法
4.4_低秩适配方法
4.5_实践与应用
05_第5章_模型编辑
5.1_模型编辑简介
5.2_模型编辑经典方法
5.3_附加参数法T-Patcher
5.4_定位编辑法ROME
5.5_模型编辑应用
06_第6章_检索增强生成
6.1_检索增强生成简介
6.2_检索增强生成架构
6.3_知识检索
6.4_生成增强
6.5_实践与应用