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Datawhale AI夏令营第四期：从零开始的大模型微调（持续更新中）

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简介：
Datawhale AI夏令营第四期专注于大模型微调技术，旨在帮助学员们掌握从零开始构建和优化AI模型的能力。本课程内容将持续更新，确保学习资料的时效性和实用性。 Datawhale AI夏令营第四期：从零入门大模型微调（持续更新中）

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  • Datawhale AI夏令营第四期：从零开始的大模型微调（持续更新中）
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    Datawhale AI夏令营第四期专注于大模型微调技术，旨在帮助学员们掌握从零开始构建和优化AI模型的能力。本课程内容将持续更新，确保学习资料的时效性和实用性。 Datawhale AI夏令营第四期：从零入门大模型微调（持续更新中）
     
  • 【Datawhale AI夏令营三期学习笔记Task1】运行Baseline代码#Datawhale AI夏令营
    优质
    本简介为Datawhale AI夏令营第三期学员的学习记录，主要介绍了如何运行基线代码并参与任务一的相关实践。通过团队合作和项目实战，加深对AI技术的理解与应用。#Datawhale AI夏令营 Datawhale AI 夏令营第三期学习笔记 Task1：跑通 baseline
     
  • 构建大型语言模型（从零开始）
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    《构建大型语言模型（从零开始）》是一本详细介绍如何设计、训练和优化大规模语言模型的书籍或教程，适合对AI技术感兴趣的初学者深入学习。 著名机器学习和AI研究员、畅销书《Python 机器学习》的作者Sebastian Raschka近日发布了新书《Build a Large Language Model (From Scratch)》。书中包含的相关代码可以在GitHub上找到。
     
  • 暑期夏令营简历模板.docx
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    《暑期夏令营简历模板》提供了参加夏令营活动的学生制作个人简历的范例与指导，帮助学生更好地展示自己的经历和特长。 夏令营简历模板适用于大三暑假参加夏令营的同学。参考文章提供了详细的指导：https://blog..net/Sherry_ling/article/details/119359258。 重写后： 为准备参加大三暑假期间的夏令营活动，这里提供了一个实用的简历模板。相关详细信息可参阅如下文章： （注：此处省略了具体链接地址）
     
  • 持续更新的多因子模型
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    本研究致力于构建一个动态调整的多因子投资模型，旨在通过不断优化和更新关键因素权重以适应市场变化，提升资产配置效率。 多因子模型构建流程包括以下步骤： 一、数据预处理 （一）去极值 1. MAD (Median Absolute Deviation, 绝对值差中位数法) 步骤： 1. 计算因子数据的中位数 \(X_{median}\)。 2. 计算每个观测值与该中位数之间的绝对偏差，即 \(\left| X_i - X_{median} \right|\)。 3. 求所有绝对偏差值得到它们的中位数MAD。 4. 确定一个阈值（通常是MAD的某个倍数），用来剔除那些超出该范围的数据点。
     
  • C++从零开始（第3版）
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    《C++从零开始（第3版）》是一本面向编程初学者的教程书籍，通过丰富的实例和练习，系统地介绍了C++语言的基础知识与高级特性。 这本书教你如何用C++编程——当今最强大的计算机语言之一。无需任何先前的编程经验即可开始学习。本书从基础知识入手，涵盖了核心概念，并逐渐深入到更高级的功能中。读完之后，你将具备成为一名熟练的C++程序员的能力。 掌握C++是通往现代面向对象程序设计的关键一步。它是开发高性能软件的主要选择，在全球范围内受到专业程序员的喜爱。简单来说，如今成为顶尖的专业程序员意味着要精通C++。 不仅如此，C++还为其他几种语言的设计提供了概念基础，并且在很大程度上影响了现代计算的发展。并非巧合的是，另外两种重要语言——Java和C#——都是从C++演变而来的。编程领域中很少有东西不受C++语法、风格和哲学的影响。 尽管由于是专为专业程序设计打造的，所以学习起来可能不会像其他一些语言那样简单，但掌握它却是最有价值的学习过程之一。一旦你精通了C++，就能编写出高质量且高性能的程序，并能够轻松地学会如Java或C#这样的语言，因为它们都与C++具有相似的基本语法和设计思想。
     
  • IMU状态模型从零开始的推导
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    本文档详细介绍了惯性测量单元（IMU）状态模型的推导过程，适合对传感器数据处理和导航系统感兴趣的读者深入学习。 这段文字从三个方面讲解了IMU状态模型的推导：1. IMU运动模型推导；2. IMU观测和噪声模型；3. IMU状态估计误差模型。内容非常完整，特别是关于观测和噪声模型的部分对理解MEMS传感器有很大帮助。
     
  • 从零开始理解LDA主题模型
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    简介：本教程旨在帮助初学者掌握LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型的基本概念和应用方法，适合无相关背景知识的学习者。通过实例解析，引导读者逐步构建对文档集合中隐含主题的理解与分析能力。 LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型算法，在处理文本数据方面非常有用。它通过分析大量的文档集合来识别隐藏的主题结构。 在LDA中，“主题”指的是一个概念，通常由一组相关的词汇组成。该模型假设每篇文档是由多个不同的主题混合而成的，并且每个词语也是从这些主题中的某一个抽取出来的。因此，在处理一篇具体的文章时，LDA会把文章看作是不同比例的主题组合；而对每一个特定的主题而言，则视其为一系列高频出现的词汇集合。 那么问题来了：如何确定哪些词属于同一个主题呢？这依赖于算法内部的概率计算过程和统计特性。简言之，在训练阶段，算法会对大量文档中的词语进行分析，并根据它们共同出现的趋势来推断出潜在的话题；而在预测阶段，则会依据已建立的主题词汇分布去推测新文本的组成成分。 为了使模型能够更准确地捕捉到主题之间的联系及其在各篇文章中所占的比例关系，LDA采用了一种叫做吉布斯抽样的方法来进行迭代优化。该过程基于狄里克雷分布（Dirichlet Distribution），这是一种用来描述概率向量的概率密度函数，在这里充当超参数的角色以控制模型的灵活性和多样性。 通过不断的模拟与调整，最终可以得到稳定且合理的主题分配结果，使得每个文档都有一个清晰的主题构成比例以及词汇之间的关联强度。
     
  • IMU状态模型从零开始的推导.pdf
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    本文档详细介绍了惯性测量单元（IMU）状态模型的推导过程，适合于需要深入理解IMU工作原理的研究人员和工程师参考学习。文档内容涵盖了数学建模的基础知识以及详细的推导步骤。 从零开始推导IMU状态模型，包括IMU运动模型、IMU观测以及噪声模型，并探讨IMU状态估计误差模型。感性原作者的贡献。
     
  • AI提示词资料全集，从零开始
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    本资料全集专为初学者设计，涵盖AI提示词编写技巧与实战案例，旨在帮助用户轻松掌握AI创作技能，从零起步，逐步精通。 AI提示词资料大全，从0到1，全面覆盖基础知识与进阶技巧，帮助读者系统性地掌握AI领域的核心知识和技能。