黑马程序员大模型第三期课程+网盘资源，涵盖了大模型的基础知识、架构、参数设置等关键要点，还涉及主流大模型的介绍及Prompt-Tuning方法的应用。课程注重技术应用，通过实战项目让学员掌握大模型在实际场景中的运用，适合希望深入了解和应用大模型技术的学员。
课程亮点
1. 系统性学习
课程从大模型的基础知识入手，逐步深入到架构和参数设置，帮助学员建立完整的知识体系。通过系统的学习，学员可以全面掌握大模型的核心技术和应用场景。
2. 实战项目驱动
课程注重实战，通过多个实际项目，让学员在真实场景中应用所学知识。项目涵盖文本生成、图像识别、自然语言处理等多个领域，帮助学员提升实际操作能力。
3. 主流大模型介绍
课程详细介绍了当前主流的大模型，如BERT、GPT、T5等，帮助学员了解不同模型的特点和应用场景。通过对比分析，学员可以更好地选择适合自己的模型。
4. Prompt-Tuning方法应用
Prompt-Tuning是当前大模型领域的一个重要技术，课程详细讲解了Prompt-Tuning的方法和应用技巧，帮助学员在实际工作中更高效地使用大模型。
5. 配套资料丰富
课程提供丰富的配套资料，包括课件、代码、数据集等，帮助学员更好地理解和掌握课程内容。资料内容详实，适合不同基础的学员使用。
适合人群
- 对大模型技术感兴趣的初学者
- 希望提升大模型应用能力的开发者
- 从事自然语言处理、机器学习相关工作的专业人士
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