AIGC Tutorials

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CS324 - Advances in Foundation Models - 斯坦福大学
- 斯坦福大学关于大模型的新课，主要材料是一些notes，介绍了大语言模型的基础知识、能力范围、训练部署以及一些大模型相关的问题（数据安全、法律、危害等），总体来说比较简单，适合入门。2023年的版本对课纲进行了更新，增加了关于图像-文本和多模态的大模型内容。
CS 601.471/671 NLP: Self-supervised Models - 约翰霍普金斯大学
- JHU也是NLP大牛校，这门课难度适中，课程主页上各类资源还挺多的，建议大家看一看。
CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning - 斯坦福大学
- 这门课Christopher Manning在斯坦福开了很多年，很经典的课程。前面是NLP的基础知识，后面几节课会涉及到大语言模型。
Speech and Language Processing - Dan Jurafsky and James H. Martin
- 最经典的NLP教材，本来计划在大概三四年前就完稿的，但是由于近几年NLP领域发展实在太快，作者干脆就不设DDL了，一直在持续更新中。
COS 597G (Fall 2022): Understanding Large Language Models - 普林斯顿大学
- Danqi Chen的课，课程难度较高，主要材料是PPT和相关的论文，适合深入LLM某个方向的同学。