大语言模型学习路径与开源模型推荐

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正文

一、入门级开源模型推荐

1. GPT-2（小参数版）

• 特点：由OpenAI推出，117M参数的版本对硬件要求较低，适合新手理解生成式模型的基本原理（如自回归生成、注意力机制）。
• 学习方向：可尝试文本生成、对话模拟等任务，结合论文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》深入理解预训练和微调机制。
• 资源：Hugging Face提供预训练模型和API接口，可直接通过transformers库调用。

2. DistilBERT

• 特点：BERT的轻量版，参数减少40%但保留95%的性能，适合学习Transformer架构和自然语言理解任务（如文本分类、实体识别）。
• 学习方向：通过微调实验（如情感分析、问答系统）掌握迁移学习的基本流程。
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