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资源链接游戏名称：minessweeper利用qt实现可视化。本程序灵感来源于windows系统经典扫雷游戏，力求还原游戏体验。但因本人编程水平有限，仍有不足之处。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-2ZiCwPm9-1627265532774)(file:///C:/Users/ADMINI~1/AppData/Local/Temp/msohtmlcli

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《深度学习进阶：自然语言处理》jupyter notebook的ipynb代码，并加入了笔记，更利于学习。仓库地址：https://gitee.com/taurus_horse/nlp-from-scratch。源代码可在“随书下载”处获取：https://www.ituring.com.cn/book/2678。

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大型语言模型通常分两阶段进行训练：（1）对海量原始文本进行无监督预训练，学习通用表征；（2）指令微调和强化学习，更好地适应最终任务和对齐用户偏好。该论文通过训练LIMA来衡量这两个阶段的相对重要性，LIMA是一个65B参数的LLaMa语言模型，在没有任何强化学习或人类偏好建模的情况下，只对1000个精心策划的prompts和responses进行了标准监督损失的微调。LIMA表现出了非常强大的性能

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