近年来，大型语言模型(LLMs)已成为人工智能领域最热门的话题之一。
好消息是，一些世界顶尖的大学已经开设了免费的在线课程，让我们有机会深入学习大型语言模型的核心概念和最新进展。
本文将为您介绍来自斯坦福大学、普林斯顿大学和苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)的三门优质课程，助您踏上LLM学习之旅。
1. 斯坦福大学CS324：大型语言模型
斯坦福大学的CS324课程"大型语言模型"是一门全面而深入的课程，由该校计算机科学系提供。这门课程旨在帮助学生理解大型语言模型的工作原理、能力以及潜在的社会影响。
课程亮点：
模型架构深度解析：课程详细讲解了各种流行的模型架构，包括仅编码器(如BERT)、仅解码器(如GPT)和编码器-解码器(如T5)模型。学生将了解这些架构的优缺点及其适用场景。 能力与局限性探讨：通过丰富的案例研究，课程展示了LLMs在各种任务中的惊人能力，同时也坦诚讨论它们的局限性。这种平衡的视角有助于学生形成对LLMs的客观认识。 伦理与社会影响：CS324非常重视LLMs的伦理问题和社会影响。课程探讨了偏见、隐私、安全等关键议题，培养学生的责任意识。 实践与前沿技术：课程包含编程作业，让学生有机会亲手实现和微调语言模型。同时，课程也会介绍最新的研究成果和技术趋势。
对于想要深入理解LLMs技术细节和社会影响的学习者来说，斯坦福的CS324是一个极佳的选择。课程材料丰富，包括详细的讲义、幻灯片和编程作业，即使是自学也能获得很好的学习体验。
课程链接：
https://stanford-cs324.github.io/winter2022/https://stanford-cs324.github.io/winter2023/
2. 普林斯顿大学COS597G：理解大型语言模型
由知名NLP研究者陈丹琦教授主讲的普林斯顿大学COS597G课程"理解大型语言模型"，为学习者提供了另一个探索LLMs世界的绝佳机会。
这门课程特别关注如何通过实验和分析来理解这些复杂模型的行为。
课程特色：
主流模型全面解析：课程深入剖析了T5、GPT-3、BERT等广受关注的模型，帮助学生理解它们的设计理念和独特之处。 提示工程技巧：随着few-shot learning和prompt tuning等技术的兴起，如何有效地"提示"语言模型变得越来越重要。本课程教授各种提示技巧，帮助学生更好地利用LLMs的能力。 可解释性研究：理解LLMs的决策过程是一个重要yet具有挑战性的问题。课程介绍了多种模型解释技术，帮助学生洞悉模型的"思维过程"。 多模态模型探索：除了纯文本模型，课程还涵盖了结合图像、音频等多模态信息的语言模型，拓展了学生的视野。 实际应用案例：通过分析LLMs在各种实际应用中的表现，课程帮助学生了解这些模型如何改变不同行业的技术格局。
COS597G课程的一大特色是其强调动手实践和批判性思考。学生不仅要学习已有的知识，还要通过设计实验来验证假设、发现新的洞见。这种研究导向的方法非常适合那些希望在LLMs领域做出自己贡献的学习者。
课程链接：
http://www.cs.princeton.edu/courses/archive/fall22/cos597G/
苏黎世联邦理工学院：大型语言模型课程 来自欧洲顶尖理工大学的这门课程，为学习者提供了一个更加技术性和理论性的LLMs学习路径。课程注重打下扎实的数学和统计基础，同时也不忽视工程实现的细节。
课程重点：
概率论基础：课程从语言模型的概率本质出发，深入讲解了相关的数学理论。这部分内容为理解更高级的概念奠定了基础。 神经网络详解：详细介绍了构建LLMs所需的各种神经网络组件，包括注意力机制、transformer架构等。 训练与优化：课程深入探讨了训练大型语言模型的挑战和解决方案，包括分布式训练、混合精度计算等高级话题。 推理加速技术：介绍了各种模型压缩和加速推理的技术，如知识蒸馏、量化等，这对于想要在资源受限环境中部署LLMs的学习者特别有用。 安全性考量：课程强调了LLMs在安全性和隐私保护方面的挑战，并介绍了一些缓解措施。
苏黎世联邦理工学院的课程以其严谨的学术风格和深度的技术探讨而著称。对于有较强数学背景，并希望从更基础的角度理解LLMs的学习者来说，这门课程是理想的选择。
课程链接：
https://rycolab.io/classes/llm-s23/
选择建议
这三门课程各有特色，适合不同背景和目标的学习者：
如果你想要全面了解LLMs的技术细节和社会影响，斯坦福的CS324是很好的起点。 对于更关注如何分析和利用现有模型的学习者，普林斯顿的COS597G可能更合适。 而对于那些希望深入理解模型底层原理，并可能自己构建模型的人来说，苏黎世联邦理工学院的课程将是极大的挑战和收获。
值得一提的是，这些课程都提供了丰富的在线资源，包括讲义、幻灯片、编程作业等。即使无法正式注册，自学者也可以从这些材料中获益良多。此外，课程的开放性也意味着你可以根据自己的节奏和兴趣，灵活选择感兴趣的模块学习。
一个三门课程都涉猎过的朋友建议，假如时间不够的话，就反复看斯坦福的课程CS324。
结语
大型语言模型正在以前所未有的速度改变AI领域，也正在影响着我们的日常生活和工作方式。
通过学习这些来自顶尖大学的免费课程，你将能够：
深入理解LLMs的工作原理和最新进展 培养分析和使用这些强大工具的能力 形成对AI技术影响的批判性思考
最后这些信息在通过AGI之路的飞书链接上都有，不过包含的课程信息更多，容易挑花了眼,这里是通往AGI之路的大语言模型理论课程链接和截图：
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblpRvwbIuuxIgTz&view=vewZ12GaXz
