资源简介
《AI大模型微调实战训练营》是一门系统性和实战性兼备的课程,专为希望掌握AI大模型微调和应用技能的学员设计。课程涵盖了从理论基础到实际项目的各个方面,旨在帮助学员全面了解和掌握大模型的前沿技术和实战方法。
课程内容
1. 理论基础
大模型综述:介绍大模型的发展历程、现状及未来趋势。
大数据和分词方法:讲解大数据处理和常见的分词技术,为后续课程奠定基础。
GPU计算原理:解析GPU的计算原理及其在模型训练中的应用。
2. 项目实战
文旅对话大模型实战:通过两个模块,详细讲解模型参数微调和prefixtuning、adapter技术的应用。
知识库Langchain项目实战:结合LoRA和Langchain技术,进行知识库构建和应用。
大模型写作和NL2SQL:通过项目实战,学习如何应用大模型进行文本生成和自然语言到SQL的转换。
3. 技术细节
模型解码优化:优化模型解码过程,提高生成效率和质量。
模型并行:介绍如何在多GPU环境下实现模型并行计算,加速训练过程。
向量数据库基础:讲解向量数据库的基本概念和应用场景。
距离精讲:深入分析距离计算方法在向量表示和相似度计算中的应用。
4. 应用场景
角色扮演Agent:探索大模型在角色扮演和对话系统中的应用,通过实际案例加深理解。
RAG项目实战:讲解Retrieval-Augmented Generation(RAG)技术,通过项目实战掌握其应用方法。
5. 面试和预习资料
大模型面试题:提供常见的面试题及解析,帮助学员准备大模型相关的求职面试。
预习资料:包括Attention模型、Transformer和BERT的基础知识,帮助学员打好理论基础。
学习目标
通过本课程,学员将:
全面了解AI大模型的理论基础和发展趋势。
掌握大模型的微调技术和实际应用方法。
能够独立完成多个大模型项目实战案例。
深入理解GPU计算原理和模型并行技术。
熟悉大模型在不同应用场景中的实际应用,如文本生成、对话系统和知识库构建。
为大模型相关的求职面试做好充分准备。
适合人群
本课程适合有一定编程基础和机器学习基础的学员,尤其是希望深入了解和掌握AI大模型技术的开发者、研究人员和数据科学家。通过系统的学习和实战训练,学员将具备独立进行大模型开发和优化的能力,为职业发展打下坚实基础。
资源目录
——/天下无鱼16号盘-85T/计算机教程119/09-其他/700-AI大模型微调实战训练营/ ├──10:项目实战RAG.mp4 200.82M ├──11:模型解码优化.mp4 85.76M ├──12:项目实战:大模型写作,nl2sql.mp4 87.17M ├──13:角色扮演Agent.mp4 113.13M ├──14:距离精讲.mp4 98.45M ├──15:向量数据库基础.mp4 91.28M ├──1:大模型综述.mp4 81.66M ├──2:大数据和大模型,常见分词方法.mp4 150.80M ├──3:项目实战:文旅对话大模型实战(模型参数微调).mp4 152.29M ├──4:项目实战:文旅对话大模型实战(prefixtuning和adapter).mp4 204.64M ├──5:项目实战;知识库Langchain项目实战(lora和langchain).mp4 186.50M ├──6:模型并行.mp4 131.90M ├──7:GPU的计算原理.mp4 112.90M ├──8:大模型技术一览,一些细节.mp4 213.00M ├──9:大模型面试题.mp4 139.67M ├──预习资料:Attention模型.mp4 183.35M └──预习资料:Transformer和bert.mp4 166.60M
学习一下~~~
学习一下
看看
学习了吧
学习一下~~~