人工智能AI大模型实战训练营
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课程大纲（概要）：
1、深度学习基础
深度学习基本概念巩固
深度学习经典模型解析
深度学习模型优化策略解析
深度学习GPU训练原理解析
深度学习模型加速策略解析
2、智能对话基础
智能对话系统综述
QA系统架构解析
知识图谱系统架构解析
KBQA系统架构解析
多轮对话系统架构解析
生成式对话系统架构解析
大模型浪潮下智能对话系统的发展方向
3、大模型基础
大模型技术概述
prompt-tuning与instruction-tuning
parameter-efficient tuning：Adapter & LoRA
GPT系列模型核心原理
LLaMA & Alpaca核心原理
BLOOM模型核心原理
实现每个人的大模型梦想：BELLE
4、大模型微调原理与实战
大模型微调中的硬件资源需求
大模型微调中的数据收集与评估
大模型微调中ChatGPT的使用
instruction的艺术
模型微调详解：LLaMA & BLOOM
大模型微调实践：微调LLaMA实现传统NLP任务
大模型微调实践：微调BLOOMZ实现传统NLP任务
5、生成式问答系统实战
基于大模型的生成式问答系统设计
问答系统搭建：模型训练环境搭建
问答系统搭建：数据收集与instruction设计
问答系统搭建：基于开源基础模型训练底座模型
问答系统搭建：大模型部署
问答系统搭建：大模型性能评估
项目总结与答疑
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