ML Retreat

ML Retreat（机器学习静修）是一个个人学习日志，专注于高级机器学习主题的研究和理解。该项目旨在深入掌握机器学习的基础知识，并附带额外的必读文献和视频，以帮助学习者更好地理解复杂的主题。

主要内容

• 学习笔记：收录了个人对多个高级主题的研究笔记，例如《从零开始构建大型语言模型》（LLM）和《LLM 幻觉》。

学习目标

ML Retreat 的学习目标包括：

• 阅读 Ilya Sutskever 提出的30篇必读研究论文
• 跟踪和研究Distilled AI的博客内容
• 学习Artem Kirsanov的AI/ML视频播放列表
• 掌握Andrej Karpathy的神经网络播放列表
• 深入理解和实现 Transformer 模型
• 研究大型语言模型（LLMs）及相关主题
• 深入探讨 LLM 幻觉现象
• 探索量子机器学习
• 学习 Jax 框架
• 研究基于能量的模型

使用场景

ML Retreat 可以作为机器学习研究者和学生的宝贵资源，用于：

• 系统性学习和掌握机器学习的前沿知识
• 深入理解复杂的机器学习概念及其实现
• 收集和组织相关研究资料，以备将来参考
• 激发对特定主题的深入探讨和研究兴趣

总之，ML Retreat 是一个旨在分享和深化机器学习知识的实用工具，适合希望提升自我研究能力和专业技能的学习者。