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大语言模型微调与应用开发训练营 ChatGLM LLaMA RLHF MoE DP前沿技术全景实战
大语言模型微调与应用开发训练营 ChatGLM LLaMA RLHF MoE DP前沿技术全景实战 大模型微调实战训练营 编辑点评 深入浅出解析大语言模型微调技术，涵盖前沿技术全景实战，适合AI开发者及研究者。 ⭐ 编辑推荐 紧跟AI大模型技术前沿，实战演练大模型微调与应用开发，助你成为AI技术高手
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大语言模型微调与应用开发训练营 ChatGLM LLaMA RLHF MoE DP前沿技术全景实战
大模型微调实战训练营
编辑点评
深入浅出解析大语言模型微调技术，涵盖前沿技术全景实战，适合AI开发者及研究者。
⭐ 编辑推荐
紧跟AI大模型技术前沿，实战演练大模型微调与应用开发，助你成为AI技术高手。
✨ 课程亮点
✦大模型微调实战
✦前沿技术全景
✦AI开发者必学
课程目录
课程目录132 集
- ├─01-课前准备.docx
- ├─02-课程表.webp
- ├─AI大模型微调训练营第5期_文件目录.txt
- (1)\直播回放;目录中文件数:3个
- ├─10.17 第四次直播答疑.mp4
- ├─8.29 第一次直播答疑.mp4
- ├─9.26 第三次直播答疑.mp4
- (2)\第10章;目录中文件数:7个
- 鈹溾攢1. 绔犺妭浠嬬粛.mp4
- ├─2. 使用 ChatGPT 自动设计生成训练数据的 Prompt.mp4
- ├─3. 合成数据： LangChain + GPT-3.5 Turbo.mp4
- ├─4. 数据增强：提升训练数据多样性.mp4
- ├─5. 提示工程：保持批量生成数据稳定性.mp4
- ├─6. 实战私有数据微调 ChatGLM3.mp4
- ├─7.作业.txt
- (3)\第11章;目录中文件数:4个
- 鈹溾攢1. 绔犺妭浠嬬粛.mp4
- ├─2. ChatGPT 大模型训练核心技术.mp4
- ├─3. 基于人类反馈的强化学习(RLHF)技术详解.mp4
- ├─4. 基于 AI 反馈的强化学习(RLAIF)技术.mp4
- (4)\第12章;目录中文件数:4个
- 鈹溾攢1. 绔犺妭浠嬬粛.mp4
- ├─2. MoEs 技术发展简史.mp4
- ├─3. MoEs 与大模型结合后的技术发展.mp4
- 鈹溾攢4. MoEs 瀹炰緥鐮旂┒锛歁ixtral-8x7B.mp4
- (5)\第13章;目录中文件数:5个
- 鈹溾攢1. 绔犺妭浠嬬粛.mp4
- ├─2. LLaMA 1 大模型技术解读.mp4
- ├─3. LLaMA 1 衍生模型大家族.mp4
- ├─4. LLaMA 2 大模型技术解读.mp4
- ├─5. 申请和获取 LLaMA 2 模型预训练权重.mp4
- (6)\第14章;目录中文件数:4个
- 鈹溾攢1. 绔犺妭浠嬬粛.mp4
- ├─2. 大模型训练技术总结.mp4
- ├─3. LLaMA2-7B 指令微调上手实战.mp4
- ├─4. 再谈中文指令微调方法.mp4
- (7)\第15章;目录中文件数:11个
- 鈹溾攢1. 绔犺妭浠嬬粛.mp4
- ├─10. 实战 DeepSpeed ZeRO-2 和 ZeRO-3 单机单卡训练.mp4
- ├─11. DeepSpeed 创新模块 Inference Compression Science.mp4
- ├─2. 预训练模型显存计算方法.mp4
- ├─4. Microsoft DeepSpeed 框架和核心技术.mp4
- ├─5. 分布式模型训练并行化技术对比.mp4
- ├─6. DeepSpeed 与 Transformers 集成训练大模型.mp4
- ├─7. DeepSpeed 框架编译与安装.mp4
- ├─8. DeepSpeed ZeRO 配置详解.mp4
- ├─9. 使用 DeepSpeed 单机多卡、分布式训练.mp4
- (8)\第16章;目录中文件数:6个
- 鈹溾攢1. 绔犺妭浠嬬粛.mp4
- ├─2. 蓝色星球的算力霸主：NVIDIA.mp4
- ├─3. 厚积薄发的江湖大佬：Google.mp4
- ├─4. 努力追赶的国产新秀：华为.mp4
- ├─5. 华为昇腾全栈 AI 软硬件平台介绍.mp4
- ├─6. 实战：华为 Ascend 910B 微调 ChatGLM 6B 模型.mp4
- (9)\第17章;目录中文件数:11个
- ├─1. GLM 大模型家族介绍.mp4
- ├─1.GLM大模型家族介绍.pdf
- ├─2. GLM 模型部署微调实践.mp4
- ├─2.GLM模型部署实践.pdf
- ├─3. CogVLM模型部署实践.mp4
- ├─3.CogVLM模型部署实践.pdf
- ├─4. 选学 智谱第四代 API 介绍.mp4
- ├─4.选学 GLM4 GLM4V API 调用实践.pdf
- ├─5. 选学 API 基础教学和实战-问题解决方案.txt
- ├─5. 选学 API 基础教学和实战.mp4
- ├─6. 使用 GLM-4 API 构建模型和应用.mp4
- (10)\第1章;目录中文件数:8个
- 鈹溾攢1. 绔犺妭浠嬬粛.mp4
- ├─2. AI技术浪潮：弱人工智能、机器学习、深度学习、大语言模型.mp4
- ├─3. AI应用浪潮：高校共识、硅谷创新、中美博弈.mp4
- ├─4. 把握浪潮：AI 大模型助力超级个体和小团队.mp4
- ├─5. AI大模型四阶技术总览：提示工程(Prompt Engineering).mp4
- ├─6. AI大模型四阶技术总览：AI智能体(Agents).mp4
- ├─7. AI大模型四阶技术总览：大模型微调(Fine-tuning).mp4
- ├─8. AI大模型四阶技术总览：预训练技术(Pre-training).mp4
- (11)\第2章;目录中文件数:7个
- 鈹溾攢1. 绔犺妭浠嬬粛.mp4
- ├─2. 统计语言模型.mp4
- ├─3. 神经网络语言模型.mp4
- ├─4. 大语言模型：注意力机制.mp4
- ├─5. 大语言模型：Transformer网络架构.mp4
- ├─6. 大语言模型：GPT-1与BERT.mp4
- ├─7. 大语言模型：暴力美学GPT系列模型.mp4
- (12)\第3章;目录中文件数:6个
- 鈹溾攢1. 绔犺妭浠嬬粛.mp4
- ├─3. Transformers核心功能模块.mp4
- ├─4. 大模型开发环境搭建.mp4
- ├─5. 实战Hugging Face Transformers工具库.mp4
- ├─6.作业.txt
- (13)\第4章;目录中文件数:6个
- 鈹溾攢1. 绔犺妭浠嬬粛.mp4
- ├─2. 数据集处理库Hugging Face Datasets.mp4
- ├─3. Transformers模型训练入门.mp4
- ├─4. 实战训练BERT模型：文本分类任务.mp4
- ├─5. 实战训练BERT模型：QA任务.mp4
- ├─6.作业.txt
- (14)\第5章;目录中文件数:6个
- 鈹溾攢1. 绔犺妭浠嬬粛.mp4
- ├─3. PEFT主流技术分类介绍.mp4
- (15)\第6章;目录中文件数:6个
- 鈹溾攢1. 绔犺妭浠嬬粛.mp4
- ├─2. LoRA低秩适配微调技术.mp4
- ├─3. AdaLoRA自适应权重矩阵微调技术.mp4
- ├─4. QLoRA量化低秩适配微调技术.mp4
- ├─5. UniPELT：大模型PEFT统一框架.mp4
- ├─6. (IA)3：极简主义增量训练方法.mp4
- (16)\第7章;目录中文件数:5个
- 鈹溾攢1. 绔犺妭浠嬬粛.mp4
- ├─4. 实战 LoRA 微调 Whisper-Large-v2 中文语音识别.mp4
- ├─5.作业.txt
- (17)\第8章;目录中文件数:7个
- 鈹溾攢1. 绔犺妭浠嬬粛.mp4
- ├─2. 模型显存占用与量化技术简介.mp4
- ├─3. GPTQ：专为 GPT 设计的模型量化算法.mp4
- ├─4. AWQ：激活感知权重量化算法.mp4
- ├─5. BitsAndBytes(BnB) ：模型量化软件包.mp4
- ├─6. 实战 Facebook OPT 模型量化.mp4
- ├─7.作业.txt
- (18)\第9章;目录中文件数:7个
- 鈹溾攢1. 绔犺妭浠嬬粛.mp4
- ├─3. 扩展模型：联网检索、多模态、代码生成.mp4
- ├─4. 对话模型 ChatGLM 系列.mp4
- 鈹溾攢5. ChatGLM3-6B 寰皟鍏ラ棬.mp4
- ├─6. 实战 QLoRA 微调 ChatGLM3-6B.mp4
- ├─7.作业.txt
- (19)\第10章\课件;目录中文件数:1个
- ├─10-实战私有数据微调ChatGLM3.pdf
- (20)\第11章\课件;目录中文件数:2个
- ├─11-ChatGPT大模型训练技术RLHF.pdf
- ├─RLHF论文.zip
- (21)\第12章\课件;目录中文件数:2个
- ├─12-混合专家模型(MoEs)技术揭秘.pdf
- ├─MoEs论文.zip
- (22)\第13章\课件;目录中文件数:2个
- ├─13-Meta AI 大模型 LLaMA.pdf
- ├─LLaMA论文.zip
- (23)\第14章\课件;目录中文件数:1个
- ├─14-实战LLaMA2-7B指令微调.pdf
- (24)\第15章\课件;目录中文件数:1个
- ├─15-大模型分布式训练框架Microsoft DeepSpeed.pdf
- (25)\第16章\课件;目录中文件数:1个
- ├─16-国产化实战：基于华为 Ascend 910 微调 ChatGLM-6B.pdf
- (26)\第1章\课件;目录中文件数:1个
- ├─1-AI大模型四阶技术总览.pdf
- (27)\第2章\课件;目录中文件数:3个
- ├─2-大语言模型技术发展与演进.pdf
- ├─代码链接地址.txt
- ├─论文.zip
- (28)\第3章\课件;目录中文件数:1个
- ├─5-大模型开发工具库 HF Transformers.pdf
- (29)\第4章\课件;目录中文件数:1个
- ├─4-实战Transformers模型训练.pdf
- (30)\第5章\课件;目录中文件数:3个
- ├─5-大模型高效微调技术揭秘(上).pdf
- ├─Fine-tuning论文.zip
- ├─Instruction-Tuning论文.zip
- (31)\第6章\课件;目录中文件数:1个
- ├─6-大模型高效微调技术揭秘(下).pdf
- (32)\第7章\课件;目录中文件数:1个
- ├─7-大模型高效微调工具HF PEFT 入门与实战.pdf
- (33)\第8章\课件;目录中文件数:2个
- ├─8-大模型量化技术入门与实战.pdf
- ├─Quantization论文.zip
- (34)\第9章\课件;目录中文件数:2个
- ├─9-GLM 大模型家族与ChatGLM3-6B微调入门.pdf
- ├─GLM论文.zip
适合人群
- AI开发者
- AI研究者
- 机器学习工程师
🎯 学习收获
- 掌握大模型微调技术
- 提升AI应用开发能力
- 成为AI技术高手
🎉 祝您学习愉快！
