从0到1训练自己的大模型揭密ChatGPT背后的技能与应用|已完结

课程简介

大模型落地：从原理到私有的实战路径当前企业级 AI 应用的瓶颈，往往不在于调用现成的 API，而在于如何将通用大模型适配到私有数据与特定业务场景中。本课程的核心价值，在于填补「理解大模型」与「独立构建 LLM 系统」之间的工程鸿沟。它不局限于展示 ChatGPT 的使用技巧，而是深入拆解其背后的技术原理，并重点讲解如何利用 PEFT（参数高效微调）技术，…

已有 0 人浏览发布 2026-10-07 更新 2026-10-07

大模型落地：从原理到私有的实战路径

当前企业级 AI 应用的瓶颈，往往不在于调用现成的 API，而在于如何将通用大模型适配到私有数据与特定业务场景中。本课程的核心价值，在于填补「理解大模型」与「独立构建 LLM 系统」之间的工程鸿沟。它不局限于展示 ChatGPT 的使用技巧，而是深入拆解其背后的技术原理，并重点讲解如何利用 PEFT（参数高效微调）技术，在不消耗巨额算力重置全量参数的前提下，对开源基座模型进行低成本、高效率的场景化适配。

许多开发者在面对大模型项目时，容易陷入两个极端：要么只会调包使用现有服务，无法解决数据隐私和定制化问题；要么试图从头预训练，却受限于硬件资源而止步。本课程提供了一条折中且具备高度工程价值的第三条路径：以开源模型为基座，通过微调注入领域知识，再结合 LangChain 等框架搭建知识库问答系统，最终实现一套完全可控、可落地的私有化 AI 解决方案。

学习路径建议与预期能力

本资料适合具备 Python 基础、了解深度学习基本概念（如张量、梯度下降）并熟悉 Hugging Face Transformers 库基本操作的开发者。如果你尚未接触过 Transformers 或 LangChain，建议先并行补充这两个库的官方文档，以降低代码层面的理解门槛。

第一阶段：原理奠基。重点研读关于 Transformer 架构、注意力机制及 LLM 演进历程的章节。这一部分旨在建立认知框架，让你明白模型为什么能工作，而非仅仅知道怎么调用。这是后续理解微调策略的理论基础。
第二阶段：微调实战。这是课程的核心。需重点关注 PEFT 技术（如 LoRA、QLoRA）的实现细节、数据集的构造规范以及训练过程中的超参数调整。通过这部分，你将掌握如何准备领域数据、如何运行微调脚本以及如何评估模型在特定任务上的表现。
第三阶段：系统构建。学习如何利用 LangChain 封装微调后的模型，结合向量数据库构建 RAG（检索增强生成）应用。这一阶段重点在于工程整合能力，即如何将独立的模型组件串联成一个具备上下文感知能力的问答系统。

完成学习后，你将具备独立构建私有化大模型应用的能力：能够从开源基座出发，针对垂直领域（如企业文档、法律条文、技术FAQ）进行微调，并部署一套具备知识检索与问答能力的完整系统。这不仅是技术的提升，更是从「AI 使用者」向「AI 工程师」转型的关键一步。

资料配合练习指南

本资料的价值在于其工程参考性，建议采取「对照源码 + 独立复现」的方式学习。不要仅停留在观看视频或阅读理论描述，务必下载相关代码资源，在本地环境中逐步执行数据处理、模型加载、微调训练及推理测试的完整流程。对于代码中涉及的环境配置和依赖管理，应仔细核对版本兼容性，这是工程实践中最容易遇到阻碍但也最能积累经验的环节。通过亲手跑通一遍从数据到模型的完整链路，你才能真正理解微调过程中的每一个变量变化对最终输出效果的影响，从而在未来的实际项目中具备独立调试和优化模型的能力。

课程介绍

从0到1训练自己的大模型揭密ChatGPT背后的技能与应用，。从0到1训练私有大模型 ,企业急迫需求,抢占市场先机。在本课程中，我们会深入探讨企业的需求。我们会从ChatGPT背后的原理、技术和不同的大模型知识入手，教你如何从零开始训练一个大模型。你将学会运用PEFT技巧微调大模型来解决特定场景的需求，并最终利用经过训练的大模型构建一个知识库问答系统，使用LangChain技术来实现。让你掌握大模型LLM构建的原理、技术、流程与实战，超越大多数竞争者，抢占先机，脱颖而出。

课程目录

├── 1-课程介绍/
│ ├── [ 40M] 1-1 【导航】课程导学&让你快速了解课程
│ ├── [ 11M] 1-2 【内容安排】课程安排和学习建议
│ ├── [ 39M] 1-3 【行业发展】ChatGPT对行业、社会有什么影响，我们要如何应对
│ ├── [ 15M] 1-4 【发展史】ChatGPT的简要历史
│ └── [6.3M] 1-5 【学习须知】本课程为什么使用gpt2而不是gpt3
├── 2-训练模型与开发平台环境/
│ ├── [8.9M] 2-1 【认知】为什么要引入paddle？平时使用torch，学习paddle貌似没用怎么办？
│ ├── [9.0M] 2-2 【框架】paddle和torch与tensorflow对比
│ ├── [5.3M] 2-3 【NLP工具和预训练模型】paddleNLP和huggingface
│ ├── [ 24M] 2-4 【平台】介绍aistudio
│ └── [ 19M] 2-5 【工具】介绍基于gpt4的IDE cursor
├── 3-chatGPT初始技术词向量原理剖析与实战/
│ ├── [6.9M] 3-1 【认知】词向量，词向量与gpt的关系
│ ├── [ 20M] 3-2 【语言模型】语言模型和评估指标PPL
│ ├── [ 16M] 3-3 【词向量模型】word2vec-cbow和skipgram
│ ├── [ 22M] 3-4 【softmax加速】是softmax 树型优化
│ ├── [ 18M] 3-5 【softmax加速】softmax负采样优化
│ ├── [ 57M] 3-6 【数据准备与预处理】word2vec实战（1）
│ ├── [ 42M] 3-7 【数据准备与预处理】word2vec实战（2）
│ ├── [ 26M] 3-8 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（1）
│ ├── [ 36M] 3-9 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（2）
│ ├── [ 18M] 3-10 【激活函数】常见七种激活函数对比
│ ├── [ 36M] 3-11 【预训练语言模型】RNN-LSTM-ELMO
│ └── [5.0M] 3-12 本章梳理小结
├── 4-chatGPT基石模型——基于Transformer架构的语言模型/
│ ├── [2.2M] 4-1 本章介绍
│ ├── [ 21M] 4-2 seq2seq结构和注意力
│ ├── [ 11M] 4-3 seq2seq-attention的一个案例
│ ├── [ 49M] 4-4 transformer的multi-head attention 多头注意力机制
│ ├── [ 16M] 4-5 transformer的残差链接-解决梯度消失问题
│ ├── [9.7M] 4-6 transformer的layernorm-归一化提升训练稳定性
│ ├── [ 19M] 4-7 transformer的decoder 解码器
│ ├── [ 10M] 4-8 sparse-transformer 稀疏模型
│ ├── [ 33M] 4-9 transformer-xl 解决长序列的问题（1）
│ ├── [ 36M] 4-10 transformer-xl解决长序列的问题（2）
│ └── [6.0M] 4-11 本章梳理总结
├── 5-基于Transformer另一分支Bert系列分析与实战/
│ ├── [1.8M] 5-1 本章介绍
│ ├── [ 31M] 5-2 metric-评估指标(BLUE-rouge-L-METOER-NIST)
│ ├── [9.5M] 5-3 常见 subword 算法（BPE-wordpiece）
│ ├── [9.5M] 5-4 常见的NLP任务
│ ├── [ 50M] 5-5 bert 预训练模型
│ ├── [ 43M] 5-6 bert情感分析实战—-paddle（1）
│ ├── [ 49M] 5-7 bert情感分析实战—-paddle（2）
│ ├── [ 24M] 5-8 evaluate和predict方法—-paddle
│ ├── [ 39M] 5-9 bert(transformer encoder)主要源码分析—-paddle（1）
│ ├── [ 39M] 5-10 bert(transformer encoder)主要源码分析—-paddle（2）
│ ├── [ 68M] 5-11 bert(transformer encoder)的完整源码cache部分分析—-paddle
│ ├── [ 34M] 5-12 Ernie文心一言基础模型（1）
│ ├── [ 15M] 5-13 Ernie文心一言基础模型（2）
│ ├── [ 33M] 5-14 plato百度对话模型（1）
│ ├── [ 31M] 5-15 plato 百度对话模型（2）
│ └── [ 15M] 5-16 本章总结
├── 6-chatGPT的核心技术——强化学习/
│ ├── [ 18M] 6-1 RL是什么＆为什么要学习RL
│ ├── [4.0M] 6-2 强化学习章介绍
│ ├── [ 11M] 6-3 RL基础概念
│ ├── [ 25M] 6-4 RL马尔可夫过程
│ ├── [ 29M] 6-5 RL三种方法（1）
│ ├── [ 10M] 6-6 RL三种方法（2）
│ ├── [ 16M] 6-7 DQN和DQN的2种改进算法（1）
│ ├── [ 25M] 6-8 DQN和DQN的2种改进算法（2）
│ ├── [ 42M] 6-9 actor-critic（1）
│ ├── [ 11M] 6-10 actor-critic（2）
│ ├── [ 46M] 6-11 TRPO+PPO（1）
│ ├── [ 31M] 6-12 TRPO+PPO（2）
│ ├── [ 45M] 6-13 DQN代码实践–torch-1
│ ├── [ 47M] 6-14 DQN代码实践–torch-2
│ ├── [ 47M] 6-15 DoubleDQN+DuelingDQ代码–torch
│ ├── [ 47M] 6-16 REINFORCE代码–torch
│ ├── [ 63M] 6-17 PPO代码实践–torch
│ └── [ 20M] 6-18 强化学习-本章总结
├── 7-chatGPT技术演变——从GPT 1 开始的大模型发展与演化/
│ ├── 【更多it资源 www.】
│ ├── [ 30M] 7-1 GPT1 模型
│ ├── [ 32M] 7-2 GPT2 模型
│ ├── [ 35M] 7-3 GPT3 模型-1
│ ├── [ 27M] 7-4 GPT3 模型-2
│ ├── [ 27M] 7-5 gpt-codex 基于GPT技术开发的模型
│ ├── [ 35M] 7-6 alphaCode基于GPT技术开发的模型-1
│ ├── [ 20M] 7-7 alphaCode基于GPT技术开发的模型-2
│ ├── [ 23M] 7-8 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-1
│ ├── [ 26M] 7-9 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-2
│ ├── [ 44M] 7-10 Antropic LLM大型语言模型
│ └── [ 16M] 7-11 GPT-本章总结
├── 8-RLHF训练类ChatGPT模型代码实战/
│ ├── [ 11M] 8-1 chatGPT训练实战
│ ├── [ 61M] 8-2 SFT有监督的训练-数据处理
│ ├── [ 39M] 8-3 SFT有监督训练-trainer
│ ├── [ 62M] 8-4 SFT有监督训练-train
│ ├── [ 34M] 8-5 RM训练-model+dataset（1）
│ ├── [ 30M] 8-6 RM训练-model+dataset（2）
│ ├── [ 30M] 8-7 RM训练-trainer
│ ├── [ 38M] 8-8 RM训练-train-rm
│ ├── [ 17M] 8-9 RLHF强化学习人类反馈的训练-dataset
│ ├── [ 27M] 8-10 RLHF强化学习人类反馈的训练-model-base
│ ├── [ 17M] 8-11 RLHF强化学习人类反馈的训练-model-opt
│ ├── [ 46M] 8-12 RLHF强化学习人类反馈的训练-generation（1）
│ ├── [ 48M] 8-13 RLHF强化学习人类反馈的训练-generation（2）
│ ├── [ 36M] 8-14 RLHF强化学习人类反馈的训练-exp_maker（1）
│ ├── [ 42M] 8-15 RLHF强化学习人类反馈的训练-exp_maker（2）
│ ├── [ 59M] 8-16 RLHF强化学习人类反馈的训练-buffer-utils
│ ├── [ 46M] 8-17 RLHF强化学习人类反馈的训练-buffer-loss
│ ├── [ 57M] 8-18 RLHF强化学习人类反馈的训练-trainer
│ └── [ 66M] 8-19 RLHF强化学习人类反馈的训练-main
├── 第9章 低成本微调大模型方法PEFT(LoRA等) — 训练 &ChatGLM2& 项目/
│ ├── [ 43M] 9-1参数高效微调方法peft-bitfit
│ ├── [ 26M] 9-2参数高效微调方法prefix-t
│ ├── [ 16M] 9-3参数高效微调方法prompt-t
│ ├── [ 22M] 9-4参数高效微调方法p-tuning
│ ├── [ 19M] 9-5参数高效微调方法p-tuningv2
│ ├── [ 12M] 9-6参数高效微调方法lora
│ ├── [ 45M] 9-7高效调参方案实现prompt_tuning-1
│ ├── [ 33M] 9-8高效调参方案实现prompt_tuning-2
│ ├── [ 42M] 9-9高效调参方案实现p-tuning
│ ├── [ 56M] 9-10高效调参方案实现prefix-tuning
│ ├── [ 41M] 9-11高效调参方案实现lora-01
│ ├── [ 42M] 9-12高效调参方案实现lora-02
│ ├── [ 44M] 9-13高效调参方案实现lora-03
│ ├── [ 46M] 9-14AdaLora微调ChatGLM2实战-1
│ ├── [ 61M] 9-15AdaLora微调ChatGLM2实战-2
│ └── [ 31M] 9-16PEFT-本章总结
├── 第10章 langchain+训练大模型ChatGLM2 构建“知识库问答”/
│ ├── [ 15M] 10-1基于langchain的应用
│ ├── [ 57M] 10-2langchain初探与实战
│ ├── [ 38M] 10-3langchain实现mini-QA
│ ├── [ 21M] 10-4工业场景知识库LLM助手的设计
│ └── [ 20M] 10-5langchain和知识增强LLM总结
└── 第11章 课程总结/
├── [ 25M] 11-1课程总结（1）
└── [ 23M] 11-2课程总结（2）
└── 资料代码/

从0到1训练自己的大模型 揭密ChatGPT背后的技能与应用|已完结