大语言模型学习路径与开源模型推荐
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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。 <