https://github.com/wjn1996/llms-nlp-algo
【大模型 & NLP & 算法大礼包】提供大量NLP、大模型和算法付费干货,一套拥有,学习&科研&工作不愁!
https://github.com/wjn1996/llms-nlp-algo
algorithms-and-data-structures large-language-models natural-language-processing
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【大模型 & NLP & 算法大礼包】提供大量NLP、大模型和算法付费干货,一套拥有,学习&科研&工作不愁!
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/wjn1996/llms-nlp-algo
- Owner: wjn1996
- License: apache-2.0
- Created: 2023-06-17T08:03:02.000Z (over 2 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-09-18T04:57:27.000Z (about 1 year ago)
- Last Synced: 2025-01-27T20:39:56.933Z (9 months ago)
- Topics: algorithms-and-data-structures, large-language-models, natural-language-processing
- Homepage: https://blog.csdn.net/qq_36426650/category_12347463.html
- Size: 4.83 MB
- Stars: 29
- Watchers: 3
- Forks: 0
- Open Issues: 2
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
# 大模型 & NLP & 算法 大礼包
目前大模型和ChatGPT的发展迅速,NLP算法的技术更新快速,网上涌现出大量关于大模型、NLP、算法等相关博客、公众号文章以及学术论文。然而,读者能够全面系统的学习这些知识需要花费大量的时间精力去搜索,学习效率低下,不能够适应现在的大模型发展潮流。
因此,**博主根据近几年来积累学习和整理的相关知识,以及最近大模型与ChatGPT相关的技术原理,整理了“大模型&NLP&算法大礼包”**,呈现给各位读者用户,方便全面系统的掌握NLP的基础知识、算法、大模型等内容。
博主整理了共计13个大类知识体系,并汇总了一份完整的电子书,另外附赠大模型/NLP算法工程师求职用的算法题和面经,以及一些工具的使用。
资料目录如下图所示:

知识层级总览图如下所示:
| 总览图 |
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| 机器学习与深度学习 | NLP | 大规模语言模型 | 附赠 |
| -- | -- | -- | -- |
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### 作者信息:
作者:王嘉宁
网址:[https://wjn1996.github.io/](https://wjn1996.github.io/)
CSDN:[https://wjn1996.blog.csdn.net/](https://wjn1996.blog.csdn.net/)
知乎:[https://www.zhihu.com/people/wjn1996](https://www.zhihu.com/people/wjn1996)
GitHub:[https://github.com/wjn1996](https://github.com/wjn1996)
### 资料信息
名称:大模型&NLP&算法大礼包
版本:V1.0
资料大纲:详见[资料大纲&试读](./%E8%B5%84%E6%96%99%E5%A4%A7%E7%BA%B2%26%E8%AF%95%E8%AF%BB/)
更新时间:2024年08月26日
价格:【~~原价:¥99.9~~】【特价:**¥59.9**】
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- 价格解释权归作者所有。
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- 已购买的用户将代表同意“版权声明”的内容;
- 购买的资料内容围绕机器学习、深度学习、NLP、大模型等内容,包括**文档**、**PPT(作者内部整理的材料)**、**视频(或网上视频链接)**、**论文(部分含有作者的阅读笔记)**和**代码(源码或GitHub链接)**;
- 购买本资料,将额外赠送以下服务:(1)赠送2023年来互联网大厂的常考算法题、面经整理;(2)在[GitHub](https://github.com/wjn1996/LLMs-NLP-Algo/issues)或微信群上提供免费的QA服务;
- 考虑到技术在不断更新,该资料也将持续更新。对于所有已购买本资料的用户,作者会本地记录下购买者的邮箱,待有新版本资料更新完毕时直接通过邮件发送,无需重新购买。
- 服务解释权归作者所有。
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### 资料解密
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