课程介绍
学习总结:微调训练营的课程设置还是比较紧凑和全面的，如果你没有太多大模型开发基础，也没做过深度学习训练，那学起来可能门槛还是偏高，但想入这一行的同学应该多少都有怎么训练神经网络的经验，也了解python和pytorch的基本使用的，所以我觉得如果感兴趣还是可以学一学的，用几周的时间把基本的框架和一些经典的论文听彭老师给你串讲一遍，根据老师讲的把作业完成，基本上足够保证你入门。至于后续的修炼，可以自己根据所讲的框架或者脉络自行进行论文学习。
课程目录
/13-056-极客时间彭靖田AI大模型微调第0期/
│├─00-开营直播1019
│├─01-开营直播：大语言模型微调的前沿技术与应用
│├─02-大模型四阶技术总览
│├─03-大语言模型技术发展与演进
│├─04-大语言模型微调技术揭秘-PEFT
│├─05-大语言模型微调技术揭秘-LoRA
│├─06-大模型开发工具库
│├─07-实战 Transformers 模型微调
│├─08-实战Transformers模型量化
│├─09-大模型高效微调工具HF PEFT
│├─10-实战QLoRA微调ChatGLM3-6B
│├─11-快速入门 LangChAIn
│├─12-实战基于LangChAIn和ChatGLM私有化部署聊天机器人
│├─13-实战私有数据微调ChatGLM3
│├─14-ChatGPT大模型训川练技术RLHF
│├─15-混合专家模型（MoEs）技术揭秘
│├─16-大模型分布式训练框架 Microsoft DeepSpeed
│├─17-Meta AI 大模型家族 LLaMA
│├─课程大纲.jpg 1.4MB
详细目录
00-开营直播1019/
│├─10.19直播答疑部分.mp4 555.4MB
│├─RAG、微调、预训练，如何选择适合的大模型优化方式？.mp4 1.1GB
│├─大厂案例PPT
│大厂案例PPT/
││├─360 大数据平台定制开发之道.PDF 811.7KB
││├─DDD 在京东物流的落地效果.PDF 966KB
││├─Go 并发数据结构和算法实践.PDF 662.1KB
││├─Go 语言基础原理深度解析.PDF 479.8KB
││├─大疆 Kubernetes 探索与实践之路.PDF 1.9MB
││├─如何建设一支能打硬仗的技术团队.PDF 173.9KB
││├─微保 Service Mesh 研发实践中的取舍-龙武_compressed.PDF 598.7KB
││├─快手 AI 生成式技术实践.PDF 629KB
││├─技术管理路上的那些事儿.PDF 1.2MB
││├─推荐系统特征交互建模：浅层模型、深度模型与 AutoML.PDF 2.5MB
││├─构建批流一体化 AI 数据平台的深度探索.PDF 1MB
││├─百度文心 (ERNIE) 语义理解技术详解.PDF 1.4MB
││├─研发效能建设的“灵魂拷问”与落地实践.PDF.PDF 1.3MB
││├─类秒杀场景下的瞬时大流量高并发实践.PDF 526.4KB
││├─腾讯万亿级 Elasticsearch 架构实践.PDF 1.3MB
││├─阿里工程效能微创新.PDF 2.1MB
01-开营直播：大语言模型微调的前沿技术与应用/
│├─直播评论
│├─视频
│├─课件
│直播评论/
││├─20231129评论区记录.xlsx 16.5KB
│视频/
││├─01-大模型微调的前沿技术与应用.mp4 1.4GB
│课件/
││├─开营直播：大语言模型微调的前沿技术与应用.PDF 9.9MB
02-大模型四阶技术总览/
│├─直播评论
│├─视频
│├─课件
│直播评论/
││├─20231203评论区记录.xlsx 17.1KB
│视频/
││├─AI大模型四阶技术总览.mp4 3GB
│课件/
││├─1-AI大模型四阶技术总览-新.PDF 18.9MB
││├─1-AI大模型四阶技术总览.PDF 20.7MB
03-大语言模型技术发展与演进/
│├─直播评论
│├─视频
│├─课件
│├─资料
│直播评论/
││├─20231203评论区记录.xlsx 17.1KB
│视频/
││├─大模型演进.mp4 2.9GB
│课件/
││├─2-大语言模型技术发展与演进.PDF 17.8MB
│资料/
││├─论文.exe 10.1MB
04-大语言模型微调技术揭秘-PEFT/
│├─直播评论
│├─视频
│├─课件
│├─资料
│直播评论/
││├─20231206评论区记录.xlsx 14.3KB
│视频/
││├─大模型微调技术揭秘-PEFT.mp4 4.6GB
││├─新录制1月14日.mp4 3.7GB
│课件/
││├─2-大语言模型技术发展与演进.PDF 17.8MB
││├─3-大模型微调技术揭秘-PEFT.PDF 10MB
│资料/
││├─Fine-tuning论文.exe 15.6MB
05-大语言模型微调技术揭秘-LoRA/
│├─直播评论
│├─视频
│├─课件
│├─资料
│直播评论/
││├─20231210评论区记录.xlsx 16KB
│视频/
││├─大模型低秩适配(LoRA)技术.mp4 4.3GB
│课件/
││├─3-大模型微调技术揭秘.PDF 16.2MB
││├─4-大模型微调技术揭秘-LoRA.PDF 7.5MB
│资料/
││├─UniPELT A Unified Framework for Parameter-Efficient Language Model Tuning.PDF 444.5KB
06-大模型开发工具库/
│├─视频
│├─课件
│视频/
││├─大模型开发工具.mp4 3.1GB
│课件/
││├─5-大模型开发工具库 HF Transformers.PDF 4.4MB
07-实战 Transformers 模型微调/
│├─代码
│├─直播评论
│├─视频
│├─课件
│代码/
││├─github.txt 44byte
│直播评论/
││├─20231220评论区记录.xlsx 15.8KB
│视频/
││├─12月13日.mp4 4.3GB
│课件/
││├─6-实战Transformers模型微调.PDF 4.4MB
08-实战Transformers模型量化/
│├─代码
│├─直播评论
│├─视频
│├─课件
│├─资料
│代码/
││├─github.txt 44byte
│直播评论/
││├─20231224评论区记录.xlsx 12.5KB
│视频/
││├─12月24日.mp4 4.6GB
│课件/
││├─7-实战Transformers模型量化.PDF 6.4MB
│资料/
││├─Quantization论文
││Quantization论文/
│││├─AWQ.PDF 5.3MB
│││├─GPTQ.PDF 509.6KB
09-大模型高效微调工具HF PEFT/
│├─代码
│├─直播评论
│├─视频
│├─课件
│代码/
││├─github.txt 44byte
│直播评论/
││├─20231227评论区记录.xlsx 12.8KB
│视频/
││├─12月27日.mp4 4.4GB
│课件/
││├─8-大模型高效微调工具HF PEFT.PDF 2.8MB
10-实战QLoRA微调ChatGLM3-6B/
│├─代码
│├─直播评论
│├─视频
│├─课件
│├─资料
│代码/
││├─github.txt 44byte
│直播评论/
││├─20240103评论区记录.xlsx 10.5KB
│视频/
││├─1月3日.mp4 2.6GB
│课件/
││├─9-实战QLoRA 微调 ChatGLM3-6B.PDF 14.1MB
│资料/
││├─GLM论文.exe 8.5MB
11-快速入门 LangChAIn/
│├─视频
│├─课件
│视频/
││├─1月7日-2.mp4 1.5GB
││├─1月7日.mp4 730.8MB
│课件/
││├─10-快速入门 LangChAIn 大模型应用开发框架.PDF 9.7MB
12-实战基于LangChAIn和ChatGLM私有化部署聊天机器人/
│├─直播评论
│├─视频
│├─课件
│直播评论/
││├─20240110评论区记录.xlsx 13.5KB
│视频/
││├─1月10日.mp4 3.8GB
│课件/
││├─11-实战基于LangChAIn和ChatGLM私有化部署聊天机器人.PDF 10.6MB
13-实战私有数据微调ChatGLM3/
│├─代码
│├─直播评论
│├─视频
│├─课件
│代码/
││├─代码.txt 44byte
│直播评论/
││├─20240118评论区记录.xlsx 14.2KB
│视频/
││├─1月18日.mp4 4.9GB
│课件/
││├─12-实战私有数据微调ChatGLM3.PDF 10MB
14-ChatGPT大模型训川练技术RLHF/
│├─代码
│├─直播评论
│├─视频
│├─课件
│代码/
││├─代码.txt 44byte
│直播评论/
││├─20240121评论区记录.xlsx 13.2KB
│视频/
││├─1月21日.mp4 3.5GB
│课件/
││├─13-ChatGPT大模型训练技术RLHF.PDF 6.5MB
15-混合专家模型（MoEs）技术揭秘/
│├─直播评论
│├─视频
│├─课件
│├─资料
│直播评论/
││├─20240124评论区记录.xlsx 11.4KB
│视频/
││├─1月25日.mp4 3.4GB
│课件/
││├─14-混合专家模型（MoEs）技术揭秘.PDF 5.4MB
│资料/
││├─MoEs.exe 7.5MB
16-大模型分布式训练框架 Microsoft DeepSpeed/
│├─代码
│├─直播评论
│├─视频
│├─课件
│├─资料
│代码/
││├─代码.txt 44byte
│直播评论/
││├─20240128评论区记录.xlsx 12.7KB
│视频/
││├─1月28日.mp4 6.4GB
│课件/
││├─15-大模型分布式训练框架Microsoft DeepSpeed(1).PDF 7.8MB
│资料/
││├─ZeRO.exe 3.1MB
17-Meta AI 大模型家族 LLaMA/
│├─直播评论
│├─视频
│├─课件
│├─资料
│直播评论/
││├─20240131评论区记录.xlsx 11.8KB
│视频/
││├─1月31日.mp4 3.1GB
│课件/
││├─16-Meta AI 大模型家族 LLaMA.PDF 8.6MB
│资料/
││├─LLaMA.exe 15.3MB
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摘要：随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型微调成为研究热点。本文以“极客时间彭靖田AI大模型微调第0期”为主题，从模型介绍、技术特点、应用场景和未来展望四个方面进行深入探讨，旨在为读者全面了解AI大模型微调提供有益参考。
1、模型介绍
极客时间彭靖田AI大模型微调第0期，是一款基于深度学习技术的AI大模型。该模型采用大规模预训练和微调相结合的方式，通过海量数据进行训练，使其在自然语言处理、图像识别等领域具有优异的表现。
该模型采用多层神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收原始数据，隐藏层通过非线性变换提取特征，输出层则根据提取的特征进行预测。此外，模型还采用了注意力机制、正则化等技术，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
在训练过程中，模型通过不断优化参数，使预测结果与真实值之间的误差最小化。经过大量数据训练后，模型在多个任务上取得了显著成果，为AI领域的研究提供了有力支持。
2、技术特点
极客时间彭靖田AI大模型微调第0期具有以下技术特点：
（1）大规模预训练：模型在训练初期采用大规模语料库进行预训练，使模型在语言理解、知识表示等方面具有较强的基础能力。
（2）微调技术：针对特定任务，模型在预训练的基础上进行微调，进一步优化模型参数，提高模型在特定任务上的表现。
（3）多任务学习：模型支持多任务学习，能够同时处理多个任务，提高模型的泛化能力和实用性。
（4）高效计算：模型采用高效的计算方法，降低计算复杂度，提高模型训练和推理速度。
3、应用场景
极客时间彭靖田AI大模型微调第0期在多个领域具有广泛的应用场景，主要包括：
（1）自然语言处理：如文本分类、情感分析、机器翻译等。
（2）图像识别：如物体检测、图像分割、人脸识别等。
（3）语音识别：如语音转文字、语音合成等。
（4）推荐系统：如商品推荐、新闻推荐等。
4、未来展望
随着AI技术的不断发展，极客时间彭靖田AI大模型微调第0期在未来有望在以下方面取得突破：
（1）模型性能提升：通过优化模型结构和算法，进一步提高模型在各个任务上的表现。
（2）跨领域应用：拓展模型在更多领域的应用，如医疗、金融、教育等。
（3）个性化定制：根据用户需求，为用户提供个性化的AI服务。
（4）伦理与安全：关注AI技术在伦理和安全方面的挑战，确保AI技术的可持续发展。
总结：
极客时间彭靖田AI大模型微调第0期作为一款高性能的AI大模型，在多个领域展现出巨大潜力。随着技术的不断进步，该模型有望在更多场景中发挥重要作用，推动人工智能技术的发展。
本文从模型介绍、技术特点、应用场景和未来展望四个方面对极客时间彭靖田AI大模型微调第0期进行了详细阐述，旨在为读者全面了解AI大模型微调提供有益参考。
本文由nayona.cn整理
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