卢菁博士的人工智能课堂,理论与实战结合,快速搭建个人专属大模型。...

本课程由卢菁博士亲自授课,全面覆盖AI大模型微调的核心技术与实战应用。课程内容包括大模型综述、常见分词方法、模型参数微调、prefixtuning和adapter技术、知识库Langchain项目实战、模型并行、GPU计算原理等。通过文旅对话大模型、RAG项目、大模型写作等实战案例,帮助学员从入门到精通,掌握AI大模型微调的全流程。此外,课程还涵盖大模型面试题、角色扮演Agent、向量数据库基础等高级内容,适合AI从业者、数据科学家及对AI技术感兴趣的开发者。通过本课程,学员将能够独立完成复杂AI模型的微调与优化,提升技术竞争力。
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卢菁博士AI大模型微调实战训练营2.34GB
1:大模型综述.mp481.66MB
2:大数据和大模型,常见分词方法.mp4150.8MB
3:项目实战:文旅对话大模型实战(模型参数微调).mp4152.29MB
4:项目实战:文旅对话大模型实战(prefixtuning和adapter).mp4204.64MB
5:项目实战;知识库Langchain项目实战(lora和langchain).mp4186.5MB
6:模型并行.mp4131.9MB
7:GPU的计算原理.mp4112.9MB
8:大模型技术一览,一些细节.mp4213MB
9:大模型面试题.mp4139.67MB
10:项目实战RAG.mp4200.82MB
11:模型解码优化.mp485.76MB
12:项目实战:大模型写作,nl2sql.mp487.17MB
13:角色扮演Agent.mp4113.13MB
14:距离精讲.mp498.45MB
15:向量数据库基础.mp491.28MB
预习资料:Attention模型.mp4183.35MB
预习资料:Transformer和bert.mp4166.6MB
共17个文件,合计:2.34GB


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