《体系课-LLM大语言模型算法特训 带你转型AI大语言模型算法工程师》是一门针对自然语言处理领域中的大语言模型（Large Language Model, LLM）算法的专业课程。这类课程通常是为了那些希望进入或转型到AI领域，特别是大语言模型算法开发和应用的工程师和研究人员设计的。课程内容一般会涵盖理论知识和实践技能，旨在让学生深入了解并掌握大语言模型的核心原理、架构、训练方法及其在各种自然语言处理任务中的应用。
以下是此类课程可能包含的几个主要部分：
1. **大语言模型原理与架构**：
– 介绍大语言模型的基本概念。
– 深入理解Transformer架构及其在语言模型中的应用。
– 自注意力机制的工作原理及其在大语言模型中的作用。
– 预训练和微调的概念及其在大语言模型训练中的重要性。
2. **算法理论与技术**：
– 学习基本的机器学习算法和优化技术，如梯度下降、自适应学习率等。
– 掌握自然语言处理中常用的算法，如文本生成、分类、摘要、情感分析等。
3. **模型训练与微调**：
– 学习如何使用大规模文本数据集进行模型的预训练。
– 掌握模型微调技术，以适应特定的NLP任务。
– 讨论最佳实践和技巧，以提高模型的性能和泛化能力。
4. **工程实践与调优**：
– 学习数据预处理、模型构建、训练和评估的工程实践。
– 掌握不同框架和工具的使用，例如PyTorch、TensorFlow等。
– 学习如何对模型进行调优，以优化性能和效果。
5. **应用案例分析**：
– 分析大语言模型在实际问题中的应用，例如智能对话系统、客服、情感分析等。
– 探讨不同领域的案例，了解模型在不同应用场景中的表现和限制。
6. **项目实战**：
– 通过实际项目开发和部署，将理论知识应用于实践中。
– 学习如何评估模型性能，并通过迭代改进模型。
完成此类课程后，学员通常能够具备构建、训练和优化大语言模型所需的专业知识，并能够将这些模型应用于实际的NLP问题中。这将为转型成为AI大语言模型算法工程师打下坚实的基础。
1.学握行业文档智能问答和外挂知识库的实现方法，包括大型模型对垂直领域知识的分析、内容生成的幻觉性以及垂直领域知识的动态
更新特性。
2.学握技术方案的常规实现路径，包括文档版面分析、文本切分与亩文本表示、主流文本向量化方法与可用开源模型、相关文本召回与多路方案、prompt指令拼接设计以及基于大模型的答案生成,
3.了解技术方案的挑战以及缓解策略，包括训练领域向量、多路召回、加入大模型分步判定逗辑以及融合SFT行业文档微调，以提高OA鲁棒性。
课程截图：
课程目录：
├─00-开课仪式.mp4 505.29MB
├─01-第一周 LLM的进化路线、领域微调及NLP的应用落地方式.mp4 393.59MB
├─02-第二周 大模型训练与微调研发背后的数据艺术.mp4 1016.13MB
├─02-第二周 深入大模型基础理论务实.mp4 468.68MB
├─03-第三周 大模型训练入门与进阶.mp4 746.03MB
├─03-第三周 大语言模型训练和训练优化技巧.mp4 1.42GB
├─04-PyTorch及模型训练基础.mp4 793.19MB
├─04-模型训练流程和 CUDA 原理及并行基础.mp4 1.14GB
├─04-深入学握大模型应用开发框架LangChain.mp4 1.35GB
├─05-环境安装和SFT演示带你在服务器如何一步步微调训练.mp4 283.17MB
├─05-第五周 在云服务器实操模型量化模型推理和服务.mp4 249.93MB
├─05-第五周 大模型训练全流程实战.mp4 2.53GB
├─06-第六周 四大行业微调模型落地案例和技术方案.mp4 1.14GB
├─07-第七周 实现行业问答智能问答技术方案.mp4 734.36MB
├─08-市场需求和招聘对接-1.mp4 911.95MB
├─08-市场需求和招聘对接-BLK.mp4 1.26GB
├─09-增补：LangChain本地知识问答.mp4 1.37GB
└─资料 平价资源
├─01 新加入的同学必看！！！.html 1.56KB
├─02 上课演示的代码（第四周）.html 231B
├─02 前置知识提前学.html 10.68KB
├─03 概览【学习辅导笔记】.html 3.64KB
├─03 课程大纲.html 12.88KB
├─04 LLM 进化路线与现状【学习辅导笔记】.html 11.79KB
├─05 大模型的涌现能力【学习辅导笔记】.html 2.74KB
├─06 大模型本质-概率统计【学习辅导笔记】.html 3.49KB
├─07 训练过程-无监督预训练【学习辅导笔记】.html 3.25KB
├─08 训练过程-有监督预训练【学习辅导笔记】.html 2.07KB
├─09 大模型的核心–transformer 模型【学习辅导笔记】.html 1.81KB
├─10 Transformer–编码和解码器【学习辅导笔记】.html 1.94KB
├─11 Transformer–模型嵌入【学习辅导笔记】.html 3.81KB
├─12 【思考题】transformer 思考题.html 9.28KB
├─13 Transformer-前馈层【学习辅导笔记】.html 38.61KB
├─14 Transformer–残差归一化【学习辅导笔记】.html 14.44KB
├─15 大模型训练过程【学习辅导笔记】.html 2.27KB
├─16 大模型训练-SFT【学习辅导笔记】.html 3.96KB
├─17 大模型训练-Reward【学习辅导笔记】.html 6.13KB
├─18 大模型训练-PPO【学习辅导笔记】.html 4.24KB
├─19 大模型生成原理【学习辅导笔记】.html 2.13KB
└─项目git
├─01 llm.zip 1.95MB
└─llm-master.zip 1.76MB