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[AI/大数据] 大模型微调实战营-应用篇 (10周更新完毕) |
课程介绍: 本课程包括大模型基础,大模型指令微调,常用的开源模型微调,大模型对齐,垂直领域大模型应用5个阶段,内容涵盖大模型微调应用场景,大模型基座,LoRA参数微调,模型压缩,QLoRA参数微调,DeepSpeed训练框架解析,Megatron-LM训练框架解析,Flash Attention技术应用,微调模型Benchmark,ChatGLM,LLaMA,Mistral,MoE,大模型对齐,RLHF,DPO,垂直领域大模型应用等前沿技术等全方位知识讲解,并结合8个实战项目,帮助同学们实现学以致用。 课程目录: ├─01 第一周 │ └─01 第一节 2024年1月21日 │ └─01 开营+大模型介绍、Transformer │ ├─01 开营.mp4 168.87MB │ ├─02 大模型爆发式发展.mp4 240.49MB │ ├─03 大模型是如何炼成的.mp4 88.29MB │ ├─04 Transformer的应用.mp4 183.06MB │ └─05 Self-Attention.mp4 329.29MB ├─02 第二周 │ └─01 第二节 2024年1月28日 │ └─01 Transformer、Encoder、Advanced │ ├─01 Transformer Part1.mp4 264.37MB │ ├─02 Transformer Part2.mp4 289.36MB │ ├─03 Encoder-based and Decoder Based LLMs.mp4 80.86MB │ └─04 Advanced Topics.mp4 190.11MB ├─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 │ ├─01 大模型微调概览.mp4 283.11MB │ ├─02 Lora微调-Lora算法.mp4 302.03MB │ └─03 Lora微调-从零实现Lora到Roberta.mp4 437.58MB ├─04 第四周 │ └─01 第四节 2024年3月3日 │ └─01 Alpaca、AdaLoRA、QLoRA │ ├─01 Alpaca.mp4 788.33MB │ ├─02 AdaLoRA.mp4 464.62MB │ └─03 QLoRA.mp4 372.41MB ├─05 第五周 │ └─01 第五节 2024年3月17日 │ └─01 Prefix Tuning、Quantization │ ├─01 Prefix Tuning.mp4 354.09MB │ ├─02 Quantization01.mp4 194.5MB │ ├─03 Quantization02.mp4 277.51MB │ └─04 Quantization Methos for LLM.mp4 83.6MB ├─目录.txt -1.#INDB └─课件资料 ├─课件 │ ├─第一节-拓展资料 20240121.txt 747B │ ├─第一节-课件 20240121.pdf 20.31MB │ ├─第三节-课件 20240225.pdf 32.55MB │ ├─第二节-课件 20240128.pdf 22.5MB │ └─第四节课-课件 20240303.pdf 23.65MB └─课程资料 ├─第三节-课程资料 20240225 │ ├─Lora代码.ipynb 9.55KB │ └─课程相关资料.text 970B └─第四节-课程资料 20240303 └─4bit-normalquantization.ipynb 4.78KB
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