OpenAI全新o1大模型——也就是之前的草莓，有多强？
代码竞赛，GPT4o准确率11.0%，o1的准确率达到了89%。博士级科学问题，GPT4o得分56.1，人类专家是69.7，而o1则达到了惊人的78！
o1为什么这么强？
因为它采用强化学习进行训练，能更好地执行链式思考。模型会在尝试不同策略的过程中认识到自己的错误，实现思维过程的自我完善。
这也是越来越多有关大模型的研究，开始重新关注强化学习的原因：LLM结合强化学习，可以有效提高模型处理复杂任务的能力。
LLM+强化学习的4个方向
做LLM的小伙伴，接下来要重点关注与强化学习结合的4个方向：LLM处理复杂信息、LLM提供奖励函数、LL解决决策问题、LLM生成策略解释。
你如果不想花时间找论文，我这里分享4个方向55篇LLM+强化学习的最新研究paper与对应开源代码。都帮你整理好了，非常方便。扫码免费领。
扫码免费领LLM+强化学习55篇paper+code
在这些方向中，LLM起到处理多模态信息、设计奖励函数、直接或间接决策以及生成长期轨迹或行为解释的作用。
随着OpenAI的o1发布，接下来围绕LLM+强化学习还会有更多创新研究。这个方向出结果的机会很多，强烈建议大家关注！
扫码免费领LLM+强化学习55篇paper+code
小白如何入门LLM？
LLM的内容很杂，小白想靠自己完全入门，难度很大。
针对所有自学遇到困难的同学，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，并邀请多位高校博士、国际顶会审稿人，联手打造了30节大模型课程。
为了降低学习门槛，30节课程只要0.01元，内容非常全面：包含大模型理论课程、大模型论文带读，还有企业级落地项目实战！
30节课0.01元，想入门LLM的同学，都可以来扫码学一下。
长按二维码0.01元解锁30节大模型课程
课程大纲
大模型基本概念以及应用场景
应用场景
缺点与局限
未来展望
NLP大模型基础、前沿与学习路径
NLP大模型的基石
NLP大模型的前沿探索
学习路径和建议
基于模型量化的大模型压缩的进展
压缩技术中，为什么量化要优于剪枝、蒸馏？
如何搜索裁剪阈值用于裁剪outlier？
包含有异常值outlier的特征如何量化？
基于模型剪枝的大模型高效计算和应用
模型剪枝的技术背景
模型剪枝具体方法
模型剪枝前沿方法
语言模型剪枝实例
多模态大模型的过去、现在和未来
从特定任务到通用模型
常用结构和训练方式
不同的优化方向
不足及研究方向选择
大语言模型的RLHF
RLHF的优点和挑战
RLHF如何改善大模型性能
RLHF的实际应用案例
RLHF在大模型的未来趋
大模型的高效微调
常用的高效微调方法介绍
针对领域数据集以高效微调方法创造大模型
未来挑战与研究方向
大模型医疗
医疗领域的数据特点、挑战和机遇
针对ChatGLM大模型，介绍ChatGLM模型微调代码实践以及模型微调
LLAMA2中文大模型
理论介绍
代码实践
大模型前沿论文带读训练营
LLaMA训练营
LLaMA训练营——精读
LLaMA训练营——代码讲解
GLM-130B训练营——论文泛读
GLM-130B训练营——论文精读
GLM-130B训练营——代码讲解
Alpaca训练营——论文泛读
Alpaca训练营——论文精读
Alpaca训练营——代码讲解
掌握大模型领域前沿，跑通三套企业级项目代码
开发基于大模型的聊天机器人
实战基于大模型的对话系统（实战一）
大模型模型原理及综述
大语言模型（LLM）原理及综述
精读大模型-3论文、Instruct论文
精读谷歌PaLM论文、脸书LLaMA论文
实战基于大模型的对话系统（实战二）
实战微调LLaMA模型
长按二维码0.01元解锁30节大模型课程
课程速览之基础知识
课程速览之代码精读
长按二维码0.01元解锁30节大模型课程
