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YSDA course in Natural Language Processing
解决的问题
该项目提供了一个全面、结构化的自然语言处理（NLP）学习课程。它弥合了词嵌入等基础概念与大型语言模型（LLM）、智能体及生产系统等现代前沿主题之间的差距。
工作原理
课程分为14个周模块，每个模块包含讲座材料、互动研讨会和动手作业。学生将从零开始构建基本语言模型，逐步进展到微调预训练模型、实现RAG架构以及部署AI智能体。
适用对象
该课程面向希望深入理解NLP技术的学生和从业者，涵盖从词向量的数学基础到部署基于LLM系统的实际工程挑战。
亮点
- 涵盖NLP的全范围，从经典基于计数的方法到现代LLM技术。
- 包含PEFT（LoRA）、RLHF、量化和蒸馏等实用模块。
- 设有关于AI智能体、多模态模型以及构建生产级LLM系统的专门章节。
- 为每个主题提供互动讲座材料和编程研讨会。
- 由专家协作团队开发，并经过30多位贡献者的完善。
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