大模型，通常是指由大量参数和复杂结构组成的机器学习模型。这些模型通常需要大量的数据和计算资源来训练和部署，以实现更高的预测性能和更复杂的任务。
大模型在许多领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、金融风险管理等。
本文主要从大模型特点、应用领域、学习网站、比赛网站四个维度展开。
1.巨大的规模：大模型包含数十亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大，这使得模型拥有强大的表达能力和学习能力，可以学习到更广泛和泛化的语言理解能力。
2.强大的计算资源：训练大模型通常需要数百甚至上千个GPU，以及大量的时间，通常在几周到几个月。这可以加速训练过程，同时保留大模型的能力。
3.模型剪枝与压缩：为了减小大模型的大小和降低推理成本，通常需要对模型进行剪枝、量化和压缩等处理。
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自然语言处理：大模型在机器翻译、文本生成、语义理解等方面有着重要应用，如BERT、GPT等。
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计算机视觉：大模型在图像识别、目标检测、图像生成等领域有着广泛的应用，如ResNet、YOLO等。
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推荐系统：大模型在个性化推荐、广告点击率预测等方面有着重要应用，如DeepFM、Wide&Deep等。
金融风险管理：大模型在信用评分、欺诈检测、风险建模等领域有着重要应用，如XGBoost、LightGBM等。
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Coursera（https://www.coursera.org/）：一个全球性的在线学习平台，提供了众多来自世界顶级大学的课程，涵盖了从计算机科学、数据科学到人文科学的各个领域。提供丰富的机器学习、深度学习等课程。
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Udacity（https://www.udacity.com/）：提供专业的人工智能和数据科学课程。
Kaggle（https://www.kaggle.com/）：提供丰富的数据科学竞赛和学习资源。
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Kaggle（https://www.kaggle.com/）：全球最大的数据科学竞赛平台，提供各种实践机会和数据集。
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DataHack（https://datahack.analyticsvidhya.com/）：印度最大的数据科学社区，提供丰富的比赛和学习资源。
CodaLab（https://codalab.org/）：微软研究院开发的开源数据科学竞赛平台，提供各种比赛和工具。
一文囊括风控模型搭建(原理+Python实现)，持续更新。。。
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