个人学习历程，持续更新中......
主要与NLP相关。
- 1.教程 一些成体系的课程书籍等
- 2.基础知识 一些深度学习的基础知识，可当成面经用
- 3.NLP NLP相关
- 4.LLM LLM相关
- 5.写作 论文写作相关
- 6.其他 算法题、Python、pytorch、服务器、Git、docker等
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【机器学习必看】—吴恩达Stanford CS229
- CS229: Machine Learning (stanford.edu)
- CS229 课程讲义中文翻译
- 个人整理的229资料，主要是08年和18年吴恩达的。
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【强推】李宏毅人工智能课
- Bilibili-2021/2022春机器学习课程
- 李宏毅老师YouTube频道，包括机器学习、自然语言处理、GAN、强化学习等一系列课程。
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【机器学习经典书籍】—《统计学习方法》
- 手写实现李航《统计学习方法》书中全部算法，非常厉害且详细，每一章都有博客讲解和对应代码，且代码力求每一行都有注释，重要部分注明公式来源。
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《神经网络与深度学习》
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《动手学深度学习》
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强化学习教程（蘑菇书）：datawhalechina/easy-rl: 强化学习中文教程（蘑菇书）
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深度学习圣经—花书
- 英文版原书：https://www.deeplearningbook.org/
- 中文版翻译：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese
- 花书数学推导、原理剖析与源码级别代码实现：https://github.com/MingchaoZhu/DeepLearning
- 深度之眼花书啃书指导：https://www.bilibili.com/video/BV1kE4119726
- 花书各章笔记：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38431213
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【NLP必看】—Stanford CS224N
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【NLP】大模型科普教程 Stanford CS324
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【LLM-TAP】复旦LLM书籍-《大规模语言模型·从理论到实践》：大规模语言模型：从理论到实践 (intro-llm.github.io)
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【huggingface官方NLP教程】Introduction - Hugging Face NLP Course
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激活函数
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评价指标
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过拟合问题
- 解决方式：加大数据量、降低模型复杂度、Dropout、正则化、早停策略、warmup学习率、模型集成
- Early Stopping - 简书 (jianshu.com)
- 深度学习技巧之Early Stopping（早停法） | 数据学习者官方网站(Datalearner)
- 生动形象告诉你神经网络的Dropout为何有效_qiuzitao的博客-CSDN博客_dropout为什么有效
- 为什么正则化能减少模型过拟合程度_ybdesire的博客-CSDN博客
- L1正则化与L2正则化的区别_ybdesire的博客-CSDN博客_l1正则化和l2正则化的区别
- 为什么PCA不被推荐用来避免过拟合？
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数据归一化
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不同评价指标会具有不同的量纲和量纲单位，会影响数据分析的结果；也会让模型寻找最优解的过程变得不够平滑。
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归一化可以消除奇异样本导致的不良影响，也能够加快梯度下降求最优解的速度，使模型训练过程更加平滑。
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归一化方法
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线性比例变换法
$x' = \frac{x}{max(x)}$ -
极差变换法，即最大最小标准化
$x' = \frac{x-min(x)}{max(x) - min(x)}$ - 适用于数值比较集中的情况，受max和min的影响较大；
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z-score标准化
$x' = \frac{x- \mu}{\sigma}$ - 将数据归一化为标准正态分布
- 适用于需要使用距离来度量相似性的时候，或者使用PCA降维的时候。
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需要归一化的算法和不需要归一化的算法
- 需要：基于距离计算的模型KNN；梯度下降求解的模型线性回归神经网络等。
- 不需要：决策树，随机森林等。
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条件随机场CRF
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支持向量机SVM
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优化器
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主动学习
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持续/增量学习
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强化学习
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对比学习
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Normalization
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BatchNorm:
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BatchNorm和LayerNorm区别:
- BatchNorm是对一个batch-size样本内的每个特征做归一化，LayerNorm是对每个样本的所有特征做归一化。
- BatchNorm与LayerNorm的异同 - 知乎 (zhihu.com)
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霍普菲尔德网络
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对神经网络的结果做显著性检验
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分布式：
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数据标注一致性评价---Kappa
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Pointwise,Pairwise, listwise
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乘积运算
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判别式模型和生成式模型的区别
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自编码器AE和变分自编码器VAE
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CNN, RNN, LSTM, GRU
- 一文看懂卷积神经网络-CNN（基本原理+独特价值+实际应用）- 产品经理的人工智能学习库 (easyai.tech)
- 一文看懂循环神经网络 RNN（2种优化算法+5个实际应用） (easyai.tech)
- 一文看懂 LSTM - 长短期记忆网络（基本概念+核心思路） (easyai.tech)
- 深度学习面试题37：LSTM Networks原理(Long Short Term Memory networks) - 黎明程序员 - 博客园 (cnblogs.com)
- [经典必读：门控循环单元GRU的基本概念与原理](https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-12-24#:~:text=在本文中，我们将讨论相当简单且可理解的神经网络模型：门控循环单元（GRU）。 根据 Cho, et al. 在 2014,年的介绍，GRU 旨在解决标准 RNN 中出现的梯度消失问题。 GRU 也可以被视为 LSTM 的变体，因为它们基础的理念都是相似的，且在某些情况能产生同样出色的结果。)
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Tokenizer分词
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NLP--BPE、WordPiece、ULM、SentencePiece子词分词器总结【原理】_故事挺秃然的博客-CSDN博客
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大模型中的分词器tokenizer：BPE、WordPiece、Unigram LM、SentencePiece - 知乎 (zhihu.com)
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BPE字节对编码:
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【推荐-huggingface BPE讲解】Byte-Pair Encoding tokenization - Hugging Face NLP Course
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Openai出的字节对编码包
tiktoken，比huggingface的快3~6倍：openai/tiktoken (github.com)
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Unigram分词：
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未登陆词问题OOV
- 未登录词识别，NER
- word2vec中，给未登录词一个随机初始化的向量；
- 预训练语言模型中，统一当成【UNK】来处理；
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预训练模型中融入KG知识
- 清华ernie：T-encoder，K-encoder；T-encoder与bert相同，K-encoder用来融入知识图谱信息。
- 用NER技术识别出输入序列中的实体，并与知识图谱中的实体进行对应。采用TransE将其转化为向量表示，与原本的输入序列的向量表示拼接送入K-encoder。
- KG与预训练模型结合的问题
- 结构化文本与非结构化文本；
- 异构特征空间的对齐；
- 知识噪声的解决。
- 清华ernie：T-encoder，K-encoder；T-encoder与bert相同，K-encoder用来融入知识图谱信息。
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Transformer
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BERT
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- BERT缺点
- 预训练和微调之间的GAP；
- 假设MASK掉的token是不相关的；
- 速度慢
- BERT缺点
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BERT参数量计算：
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Sentiment Analysis
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对话情绪识别paper reading list: zhoucz97/ERC-Reading-List
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情绪溯源paper reading list: zhoucz97/ECA-Reading-List
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GNN
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SimCSE 经典的无监督文本匹配模型
入门huggingface的transformers库强推
HarderThenHarder/transformers_tasks: ⭐️ NLP Algorithms with transformers lib. (github.com)
该项目集成了基于 transformers 库实现的多种 NLP 任务。，是何枝大佬的transformers教程，**很推荐！**尤其适合入门transformers的小白。
目前已实现的NLP任务有：文本匹配、文本分类、文本生成、信息抽取、prompt任务、RLHF、大模型应用、大模型微调。
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【ChatGPT入门资料】见zhoucz97/awesome-ChatGPT: ChatGPT相关资源汇总 (github.com)
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【In-Context Learning】
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模型压缩及分布式训练
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ChatGLM-6B
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LangChain + ChatGLM搭建基于本地知识库的问题
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Retrieval-based LLM教程
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大模型时代该何去何从？
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模型参数量和训练所占显存量计算
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Mix-of-Expert (MoE)模型
- llama-chineseFlagAlpha/Llama2-Chinese: Llama中文社区，最好的中文Llama大模型，完全开源可商用 (github.com)
- hiyouga/LLaMA-Factory: Easy-to-use LLM fine-tuning framework (LLaMA, BLOOM, Mistral, Baichuan, Qwen, ChatGLM) (github.com)
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Latex写论文：https://www.overleaf.com/
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LaTeX教程：
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MLNLP-World/Paper-Writing-Tips: 该仓库是MLNLP社区用来帮助大家避免论文投稿小错误的整理仓库。 Paper Writing Tips (github.com)
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LaTeX数学公式：
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画图表：
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画模型图：draw.io
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对号和叉号：latex中的对与错(对号√与叉号×)
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论文润色
- labuladong的算法小抄。100多道题，分门别类，先讲某个算法，再讲该算法下对应的力扣题目，Github标星已经80多k了。
- liweiwei1419。威威哥，长期活跃在力扣社区，为力扣官方贡献了大量的优质题解。liweiwei个人博客，liweiwei力扣主页
- 个人笔记之LeetCode题解与算法（语雀）
- 知乎问题—如何理解和掌握KMP算法
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Logging：python中logging日志模块详解
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类型注释：
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self和cls的区别和用法:python中cls和self的不同及使用_python cls和 self-CSDN博客
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冻结参数
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手动下载Pytorch
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手动下载Transformers库的参数
- 如何优雅的下载huggingface-transformers模型 - 知乎 (zhihu.com)
wget https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/${model_name}-pytorch_model.bin，- 例如
wget -L https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/roberta-base-pytorch_model.bin
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huggingface模型下载
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tmux
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nohup
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conda
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Nvidia-smi命令
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frp内网穿透
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ubuntu实现科学上网：Ubuntu纯命令行走Clash终端代理(Linux同理) | 恒HengY1毅
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英伟达GPU选购指南
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切换CUDA版本
- 修改~/.bashrc文件，或者修改软链接。
- 【Ubuntu 切换 cuda 版本】_ubuntu切换cuda版本_梦难长的博客-CSDN博客
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新服务器安装cuda
- 什么是显卡驱动？cuda toolkit？CuDNN？Nvidia显卡对应驱动，cuda toolkit 和 cuDNN 之间的版本关系_cudatoolkit-CSDN博客
收藏从未停止，学习从未开始
- 熬了几个通宵，我写了份CUDA新手入门代码 - 知乎 (zhihu.com)
- CUDA编程入门极简教程 - 知乎 (zhihu.com)
- 一、CUDA C++ 编程指导 - 知乎 (zhihu.com)
- 推荐几个不错的CUDA入门教程（非广告） - 知乎 (zhihu.com)
- 《CUDA C编程权威指南》
- CUDA 编程入门PPT-李Rumor
- https://www.easyhpc.net/problem/programming_lab/4 然后这里面有一些简单的函数应用，也有答案，如果想敲一下可以比着敲一敲，能加深理解
- https://developer.download.nvidia.cn/compute/DevZone/docs/html/C/doc/html/index.html 这是英伟达的官方文档，里面有各种函数和数据结构的介绍 不过比较简单