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大模型微调全流程实战营 从Transformer到Lora、Alpaca及量化优化应用解析

大模型微调全流程实战营 从Transformer到Lora、Alpaca及量化优化应用解析 深度解析大模型微调全流程 编辑点评 实战导向,从Transformer到Lora、Alpaca,全面覆盖大模型微调技术。 ⭐ 编辑推荐 掌握大模型微调核心技术,提升AI应用开发能力。 ✨ 课程亮点 ✦ 实战导

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4 人关注 更新于 2026-10-14 永久有效
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大模型微调全流程实战营 从Transformer到Lora、Alpaca及量化优化应用解析

深度解析大模型微调全流程

编辑点评

实战导向,从Transformer到Lora、Alpaca,全面覆盖大模型微调技术。

⭐ 编辑推荐

掌握大模型微调核心技术,提升AI应用开发能力。


✨ 课程亮点

✦实战导向
✦全面覆盖大模型微调技术
✦从Transformer到Lora、Alpaca

课程目录

课程目录12 集
  • 目录下子目录数:30个;总文件数:37个;文件类型共计:2个;总大小:12.68GB字节
  • ├─课件资料.zip
  • (1)\01 第一周
  • (2)\02 第二周
  • (3)\03 第三周
  • (4)\04 第四周
  • (5)\05 第五周
  • (6)\06 第六周
  • (7)\07 第七周
  • (8)\08 第八周
  • (9)\09 第九周
  • (10)\10 第十周
  • (11)\01 第一周\01 第一节 2024年1月21日
  • (12)\02 第二周\01 第二节 2024年1月28日
  • (13)\03 第三周\01 第三节 2024年2月25日
  • (14)\04 第四周\01 第四节 2024年3月3日
  • (15)\05 第五周\01 第五节 2024年3月17日
  • (16)\06 第六周\01 助教补充课 2024年3月24日
  • (17)\07 第七周\01 第六节 2024年3月31日
  • (18)\08 第八周\01 第六节补充课
  • (19)\09 第九周\01 第七节 2024年4月14日
  • (20)\10 第十周\01 第七节补充课 2024年4月17日
  • (21)\01 第一周\01 第一节 2024年1月21日\01 开营+大模型介绍、Transformer;目录中文件数:5个
  • ├─02 大模型爆发式发展.mp4
  • ├─03 大模型是如何炼成的.mp4
  • (22)\02 第二周\01 第二节 2024年1月28日\01 Transformer、Encoder、Advanced;目录中文件数:4个
  • ├─03 Encoder-based and Decoder Based LLMs.mp4
  • (23)\03 第三周\01 第三节 2024年2月25日\01 大模型微调概览 Lora微调;目录中文件数:3个
  • ├─01 大模型微调概览.mp4
  • 鈹溾攢02 Lora寰皟-Lora绠楁硶.mp4
  • ├─03 Lora微调-从零实现Lora到Roberta.mp4
  • (24)\04 第四周\01 第四节 2024年3月3日\01 Alpaca、AdaLoRA、QLoRA;目录中文件数:3个
  • (25)\05 第五周\01 第五节 2024年3月17日\01 Prefix Tuning、Quantization;目录中文件数:4个
  • (26)\06 第六周\01 助教补充课 2024年3月24日\01 llama介绍&运行&量化&部署&微调;目录中文件数:2个
  • ├─01 llama介绍&运行&量化&部署&微调01.mp4
  • ├─02 llama介绍&运行&量化&部署&微调02.mp4
  • (27)\07 第七周\01 第六节 2024年3月31日\01 Distributed Computing、Flash Attention;目录中文件数:4个
  • 鈹溾攢01 GPU鏃堕棿璁$畻.mp4
  • (28)\08 第八周\01 第六节补充课\01 Flash Attention cont、微调Mistral 7B;目录中文件数:5个
  • ├─03 分块模式中计算O.mp4
  • (29)\09 第九周\01 第七节 2024年4月14日\01 强化学习;目录中文件数:4个
  • 鈹溾攢01 RLHF浠嬬粛.mp4
  • (30)\10 第十周\01 第七节补充课 2024年4月17日\01 Optimal Policy、Intro to Monte Carlo;目录中文件数:2个

适合人群

  • AI开发者
  • 数据科学家
  • 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
  • 深入理解Transformer架构

🎉 祝您学习愉快!