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课程大纲（概要）： ^* D% Q1 k |- N5 E" e# w
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
4 p+ J7 T Q# B1 Z& k5 v7 X0 j, a' [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* e/ ]. G% ^. o+ V4 v: @9 o
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& k7 k8 T5 @) [# {/ f2 @
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-大模型微调详解：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
' t# q" m |% s! }3 k# V" y. O5、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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发表于 2024-1-23 11:09:01
