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【限时0.1秒杀】国内主流LLM微调实战特训
第一阶段 ChatGLM-6B的基座、部署、微调、实现第二阶段 基于MOSS、baichuan7B/13B、ChatGLM2-6B的结构与微调第三阶段 阿里通义
LLM
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课程目录
第一阶段 ChatGLM-6B的基座、部署、微调、实现
第1课 GLM的结构及特点
第2课 ChatGLM-6B的训练框架
第3课 ChatGLM-6B的部署及微调
第4课 ChatGLM-6B编码器/GLEU/旋转位置编码的实现
第5课 ChatGLM-6B自注意力机制的实现(上)
第6课 ChatGLM-6B自注意力机制的实现(下)
第7课 SelfAttention类及GLMBlock类的相关方法
第8课 ChatGLM-6B模型的推理/部署/微调
第9课 ChatGLM-6B的数据处理及文件准备
第10课 ChatGLM-6B的部署及微调过程
第11课 微调方法—Freeze方法
第12课 微调方法—prefix-tuning与prompt tuning方法
第13课 微调方法—P-tuning V1方法
第14课 微调方法—P-tuning V2方法
第15课 微调方法—Lora方法
第16课 微调方法—QLora方法
第17课 LLM微调经验分享
第二阶段 基于MOSS、baichuan7B/13B、ChatGLM2-6B的结构与微调
第1课 中文大模型—复旦MOSS模型
第2课 Baichuan-7B模型的特点及微调
第3课 Baichuan-13B模型的特点及微调
第4课 ChatGLM2-6B模型的改进及FlashAttention技术
第5课 多查询注意力(MQA)技术
第6课 ChatGLM2-6B模型的部署及微调
第7课 LLM中英文评测基准及Baichuan-7B的推理
第8课 使用QLora方法微调Baichuan-7B的流程
第9课 Baichuan-7B微调代码解读及推理效果
第10课 Baichuan-13B的特点及效果
第11课 Baichuan-13B的推理
第12课 基于LoRA微调Baichuan-13B-Chat过程(单轮)
第13课 使用微调后的模型进行推理相关问题
第14课 基于QLoRA微调Baichuan-13B-Base过程(多轮)
第15课 评估基准C-EVAL及ChatGLM2-6B的改进
第16课 ChatGLM2-6B的部署推理过程
第17课 基于P-Tuning V2微调ChatGLM2-6B
第三阶段 阿里通义千问Qwen-7B的原理及ReAct用法
第1课 通义千问—Qwen-7B模型的特点
第2课 Qwen-7B-Chat模型的微调数据构成
第3课 Qwen-7B-Chat模型的ReAct Prompting
第4课 ReAct代码示例
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