编者按：在仅仅五年的时间里，大语言模型、transformers几乎完全改变了自然语言处理领域。为了便于快速、扎实、深入地学习大语言模型，本文整理一个简单的经典学术资料列表，供正在入门中的机器学习研究人员和开发者参考。以下是译文，Enjoy!本文经原作者授权，由Baihai IDP编译。如需转载译文，请联系获取授权。原文链接：<https://magazine.sebastianraschk
编者按：本文探讨了语言模型为何会比视觉模型的参数数量大得多的原因，并详细介绍了传统ViT训练方法在扩展时出现不稳定性的问题。为此，本文介绍了如何改进架构以实现扩展，并讨论了实现模型最优状态的方法。同时，如何在扩展模型时不产生“偏见”，也是本文重点关注的问题。很可能，我们很快就可以看到更大型的ViT（单独或作为多模态模型的组成部分）出现。以下是译文，Enjoy!作者 | Salvatore Raie
近期，我们正式推出了IDP LM ——专属大模型构建应用加速平台，IDP LM 将带您踏上自有可控AI大模型构建和应用的新篇章。01 IDP LM是什么IDP LM旨在为企业提供高效易用的大模型微调工具和服务，帮助企业更轻松地应对复杂的大模型微调和应用挑战。随着大模型技术的蓬勃发展，可控的领域垂直大模型的构建是未来大模型落地的主要趋势。为帮助企业解决降低大模型微调和应用门槛，我们基于AI基础平台I
编者按：目前大语言模型主要问答、对话等场景，进行被动回答。是否可以将大模型应用于推荐系统，进行主动推送呢？这篇文章回顾了可以将大模型作为推荐系统的理论基础，并重点描述了基于英文和阿拉伯语的购物数据集微调T5-large模型，探索将LLMs用作推荐系统的实践。同时本文还介绍了LLMs作为推荐系统的优点和缺点，并提出建议和可行的方向。以下是译文，Enjoy!作者 | Mohamad Abou
编者按：目前大模型近乎可以帮助人类处理方方面面的事情，如对话、写文章、写代码等等。在大模型“狂飙”趋势下，想要从事AI领域的小伙伴可能会犹疑：现在进入AI领域会不会已经太晚了？本文作者结合自身转型经历和对AI市场的研判，阐述了进入人工智能领域从来都不会太晚，There's no time like the present。本文还详述了，在“AI关联一切”的时代，如何快速掌握必要的AI知识，以及如何
编者按：本文探讨了数据工程领域的未来趋势和挑战，以及其不断变化、甚至经常出现“重塑”的特点。在数据工程领域，大数据的性能、容量提升总是有一定的上限，每一次进步都会带来一定的技术提升，从而提高上限。但是很快我们就能到达这个上限，直到下一次技术跃升。以下是译文，Enjoy!作者 | Barr Moses编译 | 岳扬图片由作者提供如果你不喜欢拥抱变化，那么数据工程应该不适合你。在这个领域里，
自ChatGPT面世以来，我们在热切挖掘其丰富应用的同时，也在孜孜探求其背后的工作
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