课程介绍
本课程介绍AIGC大模型的基本概念、发展历程和应用场景，展望未来发展趋势。分享最新的研究成果和未来趋势，探讨AIGC大模型在学术界和工业界的应用前景。
培训对象
对课程感兴趣的人员。
课程收益
应用大模型解决实际问题。
知识概要
-- 大模型导论；
-- 大模型的基本原理和架构；
-- 大模型的训练和优化；
-- 热门大模型部署及分析；
-- 私有大模型化实战；
-- 混合模型实战演练。
课程大纲
大模型导论
介绍AIGC大模型的基本概念
发展历程和应用场景
展望未来发展趋势
大模型的基本原理和架构
介绍大模型的种类、特点、适用场景等
讲解深度学习算法和优化器等核心原理
介绍大模型的构建和训练流程
数据收集、模型设计、模型训练、模型评估等环节
大模型的训练和优化
介绍大模型的训练方法和优化技巧
深度学习算法、优化器、正则化技术等
如何选择和调整超参数
优化经验和案例分析
优化技巧和方法
热门大模型部署及分析
思必驰大模型学习及分析
清华6B大模型的构建和应用案例
复旦MOSS大模型的结构和应用分析
上海交大白玉兰科学大模型的特点和使用场景
私有大模型化实战
Meta Llama 2大模型部署及训练方法
学习如何使用预训练好的大模型进行特定任务的微调
探索大模型在自然语言处理
计算机视觉等领域的应用实例
混合模型实战演练
学习私有化+通用大模型型结合
分享行业内大模型应用的最佳实践和案例
学习如何评估大模型的性能和效果
实战项目演练
认证过程
无认证考试
开班信息
暂无开班信息