原创

从0到1训练私有大模型 ,企业急迫需求,抢占市场先机

温馨提示:
本文最后更新于 2025年08月14日,已超过 15 天没有更新。若文章内的图片失效(无法正常加载),请留言反馈或直接联系我

18113711538

 

课程介绍:

结合ChatGPT实现智能助手只是第一步?企业真正急迫需求是构建符合自己业务需求的AI智能助手,核心技能训练和微调私有的大模型?本课深入企业需求,从ChatGPT背后原理、技术、不同大模型知识开始,带你从0到1训练出一个大模型,运用PEFT技巧微调大模型解决场景需求,最后用LangChain+训练的大模型搭建知识库问答。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:

第1章 课程介绍
5 节|62分钟

展开 

第2章 训练模型与开发平台环境
5 节|30分钟

收起 

  • 视频:
    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?
    04:06
  • 视频:
    2-2 【框架】paddle和torch与tensorflow对比
    07:14
  • 视频:
    2-3 【NLP工具和预训练模型】paddleNLP和huggingface
    03:23
  • 视频:
    2-4 【平台】介绍aistudio
    07:53
  • 视频:
    2-5 【工具】介绍基于gpt4的IDE cursor
    06:51
第3章 chatGPT初始技术词向量原理剖析与实战
12 节|176分钟

收起 

  • 视频:
    3-1 【认知】词向量,词向量与gpt的关系
    05:22
  • 视频:
    3-2 【语言模型】语言模型和评估指标PPL
    13:28
  • 视频:
    3-3 【词向量模型】word2vec-cbow和skipgram
    08:15
  • 视频:
    3-4 【softmax加速】是softmax 树型优化
    14:46
  • 视频:
    3-5 【softmax加速】softmax负采样优化
    13:49
  • 视频:
    3-6 【数据准备与预处理】word2vec实战(1)
    24:53
  • 视频:
    3-7 【数据准备与预处理】word2vec实战(2)
    18:49
  • 视频:
    3-8 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练(1)
    15:17
  • 视频:
    3-9 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练(2)
    14:33
  • 视频:
    3-10 【激活函数】常见七种激活函数对比
    15:29
  • 视频:
    3-11 【预训练语言模型】RNN-LSTM-ELMO
    25:49
  • 视频:
    3-12 本章梳理小结
    05:06
第4章 chatGPT基石模型——基于Transformer架构的语言模型
11 节|117分钟

展开 

第5章 基于Transformer另一分支Bert系列分析与实战
16 节|211分钟

展开 

第6章 chatGPT的核心技术——强化学习
18 节|275分钟

展开 

第7章 chatGPT技术演变——从GPT 1 开始的大模型发展与演化
11 节|159分钟

展开 

第8章 RLHF训练类ChatGPT模型代码实战
19 节|311分钟

展开 

第9章 低成本微调大模型方法PEFT(LoRA等) — 训练 “ChatGLM2” 项目
16 节|240分钟

展开 

第10章 langchain+训练大模型ChatGLM2 构建“知识库问答”
5 节|75分钟

展开 

第11章 课程总结
2 节|33分钟

展开 

本课程已完结

 

阅读全文
添加好友,回复“视频资源”获取该资源

QR Code

本文目录