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课程介绍
卢菁博士的AI大模型微调实战训练营课程聚焦企业级应用需求,融合前沿理论与工程实践,旨在帮助学员掌握大模型定制化能力。以下是核心内容梳理:
一、课程核心模块
-
大模型基础架构
- 深入解析Transformer、位置编码(如旋转位置编码)、注意力机制等底层原理
- 剖析主流开源模型架构(如ChatGLM、LLaMA)及训练流程
-
微调技术实战
- 全参微调(Full Fine-tuning)与高效微调技术(LoRA、Adapter)对比与实操
- 领域适应训练:金融、教育等行业专属模型调优方法论
- 解决行业痛点:模型幻觉抑制、时效性增强、部署优化
-
外挂知识库技术(RAG)
- 构建企业专属知识库,实现动态数据接入与实时更新
- 向量检索优化策略(相似度排序、多路召回),准确率提升方案(实验对比原生模型45%→98%)
- AI Agent开发框架
- LangChain工具链实战:任务规划、工具调用、记忆管理
- 多模态智能体开发案例(含视觉、语音交互场景)
二、课程特色
- 企业级项目驱动
覆盖推荐系统、量化交易、智能客服等高价值场景,提供可复用的工业级代码库 - 从零到一全流程
涵盖数据处理→模型训练→评估→部署全链路实操(含vLLM推理优化) - 深度解构行业方案
结合DeepSeek、GPT等闭源模型技术亮点,拆解商业化落地路径
三、适合人群
- 需快速掌握大模型定制能力的算法工程师
- 计划转型AI开发的传统行业技术骨干
- 希望构建垂直领域智能应用的企业团队
课程目录
/15-066- 卢菁博士AI大模型微调实战训练营/
│├─01_大模型训练营13:角色扮演Agent.mp4 113.1MB
│├─02_大模型训练营12:项目实战:大模型写作,nl2sql.mp4 87.2MB
│├─03_大模型训练营11:模型解码优化.mp4 85.8MB
│├─04_大模型训练营10:项目实战RAG.mp4 200.8MB
│├─05_大模型训练营9:大模型面试题.mp4 139.7MB
│├─06_大模型训练营8:大模型技术一览,一些细节.mp4 213MB
│├─07_大模型训练营7:GPU的计算原理.mp4 112.9MB
│├─08_大模型训练营6:模型并行.mp4 131.9MB
│├─09_大模型训练营5:项目实战;知识库Langchain项目实战(lora和langchain).mp4 186.5MB
│├─10_大模型训练营4:项目实战:文旅对话大模型实战(prefixtuning和adapter).mp4 204.6MB
│├─11_大模型训练营3:项目实战:文旅对话大模型实战(模型参数微调).mp4 152.3MB
│├─12_大模型训练营2.大数据和大模型,常见分词方法.mp4 150.8MB
│├─13_大模型训练营1.大模型综述.mp4 81.7MB
│├─14_2.向量数据库基础.mp4 91.3MB
│├─15_1.距离精讲.mp4 98.5MB
│├─16_预习资料1:Attention模型.mp4 183.3MB
│├─17_预习资料:Transformer和bert.mp4 166.6MB
│├─免费试看
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最后编辑:2025-08-20