近年来，随着 BERT、GPT 等大规模语言模型的兴起，越来越多的公司和研究者采用 Transformers 库来构建 NLP 应用。
从 BERT 和 GPT 模型取得重大成功之后， Transformer 结构已经替代了循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN)，成为了当前 NLP 模型的标配。
这次我要给大家介绍的是一本《Transformers快速入门书》 是由 Hugging Face 开发的一个 NLP 包，支持加载目前绝大部分的预训练模型。这本书可以让 NLP 初学者快速熟悉 Transformers 库的使用方法，并且通过实例带领读者一步一步构建自己的模型，完成各种 NLP 任务。
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《Transformers快速入门书》
为了帮助大家打破壁垒，快速了解NLP核心技术原理，学习相关大模型技术。沃恩智慧携手顶刊审稿人Kimi老师 ，共同推出 7天入门大模型课程。
课程从最基础的 NLP 语言知识入手，逐步深入到深度学习在 NLP 中的应用,其中更是详细介绍了预训练模型和 NLP 的任务及实现。
同时课程还讲解了大模型的实践和案例以及 NLP的前沿技术与挑战，规划大模型论文的写作方向，每节课后还会针对大家对大模型常见疑问，集中解答所有疑惑！
从原理出发真正入局大模型。在这里介绍一下由 顶刊审稿人Kimi老师，专门为初学者量身打造的『7天从 0 到 1 入门 AI 大模型』：
课程大纲
NLP语言知识
深度学习在 NLP 中的应用
预训练模型（11.26晚19:00直播）
NLP 任务及实现
实践与案例分析
NLP 前沿技术与挑战
课程总结与项目展示
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写论文最怕的就是没有创新点，“创新点”是一篇论文的灵魂，而因为这个理由拒稿意味着整篇论文的价值被否定。
很多同学陷入了写论文困境，其实很大原因是因为创新点不足，特别是已经很多创新不足被拒稿的同学，要花费大量的时间来重新立意，然后从头开始去重建自己的论文逻辑。
我整理了QS前50名大佬的部分现成大模型idea，很多现有大模型idea可冲一区，让大佬直接带飞！拼手速！手慢无！
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大语言模型的迅猛发展引起了世界各国学术界高度重视，掌握大模型发展俨然是人工智能未来的趋势，大型语言模型（LLM）的发展正朝着更大规模、更专业和更安全的方向发展，同时也在探索如何更好地集成到各种业务流程和应用中。
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