Cloud Studio既是面向广大代码创作者的云端集成开发环境(WebIDE)、也是人工智能与编程教学所用的“AI编码数字教室”。
CloudStudio “ AI 编码数字教室”为编程实训教师提供如下能力,符合教改核心方针,降低人工智能实训、编码教学的普及门槛,使规模化教学没有卡点。
- 开箱即用的 CPU/GPU 算力空间, IDE 环境连接云上算力,可基于项目情况调整配置、开发并查看运行效果
- 提供全功能云端 IDE ,预置 30 多种语言与 AI 模版,无需下载安装,随时随地进行编码,拥有流畅的编码体验
- 具备持久化快速加载能力,云上文件存储保障开发文件随开随写,随时保存
- 教学管理支持,包括:云资源分配与管理、课程制作管理与分享;学生一键加入、作业行为数据上传分析
内置腾讯云 AI 代码助手,支持技术对话、 AI 内容生成,免登陆免费使用,实现 AI 助教、助学
可标准化轻量集成至校方已有教学平台
Cloud Studio 正在逐步推出优质课程,今天向大家分享《大模型基础》,这套教程适合从理论研究者到工程实践者的实战学习。
第1章:语言模型基础
1.1 基于统计方法的语言模型
1.2 基于RNN的语言模型
1.3 基于Transformer的语言模型
1.4 语言模型的采样方法
1.5 语言模型的评测
第2章:大语言模型
2.1 大数据+大模型→新智能
2.2 大语言模型架构概览
2.3 基于Encoder-only架构的大语言模型
2.4 基于Encoder-Decoder架构的大语言模型
2.5 基于Decoder-only架构的大语言模型
2.6 非Transformer架构
第3章:Prompt工程
3.1 Prompt工程简介
3.2 上下文学习
3.3 思维链
3.4 Prompt技巧
3.5 相关应用
第4章:参数高效微调
4.1 参数高效微调简介
4.2 参数附加方法
4.3 参数选择方法
4.4 低秩适配方法
4.5 实践与应用
第5章:模型编辑
5.1 模型编辑简介
5.2 模型编辑经典方法
5.3 附加参数法:T-Patcher
5.4 定位编辑法:ROME
5.5 模型编辑应用
第6章:检索增强生成
6.1 检索增强生成简介
6.2 检索增强生成架构
6.3 知识检索
6.4 生成增强
6.5 实践与应用
第一步
进入 cloudstudio.net ——【学习中心】——【大模型基础】课程
第二步
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第四步
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参与方式
可至「CloudStudio」微信官方公众号联系我们
入选标准
● 拥有自媒体账号,且输出稳定
● 过往具备 Cloud Studio 相关分享经验,且具备干货内容
● 长期使用 Cloud Studio 进行工作、学习
希望创作者
1. 在 ide.cloud.tencent.com 平台上使用 DeepSeek 相关模板
2. 将实践经验以视频或文章的方式发布到任意媒体渠道(包括但不限于B站、抖音、小红书、个人博客等)。实践内容包含但不限于模型推理、创建知识库、构建个人应用等。每月至少分享两次。
注意:我们鼓励原创和真实,请不要抄袭、搬运他人内容。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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