卢菁博士 AI大模型微调实战训练营

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。

《卢菁博士 AI大模型微调实战训练营》

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

资源下载

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