第一天：基础与算法原理
课程一：大型语言模型（LLM）概述
介绍大型语言模型（LLM）的概念与重要性
阐述LLM在NLP领域的应用场景
对比分析当前流行的LLM模型（如GPT, BERT等）
课程二：Transformer架构详解
深入解析Transformer架构的核心组件
探讨自注意力机制在Transformer中的作用
讲解Transformer架构的优缺点及改进方向
课程三：LLM算法原理
详述LLM的训练流程与算法细节
探讨LLM中的优化算法与策略（如梯度下降、学习率衰减等）
分析LLM在训练过程中可能遇到的挑战与解决方案
课程四：实验与练习
动手实践：使用开源工具搭建简单的Transformer模型
分组讨论：分享实验心得与遇到的问题
第二天：高级技术与工程实践
课程一：LLM的扩展与应用
介绍LLM在文本生成、语言理解等任务中的应用
探讨LLM在跨模态、多语言等复杂场景下的扩展
案例分析：LLM在实际项目中的应用与效果
课程二：模型优化与加速
讲解模型压缩、剪枝等优化技术
探讨分布式训练、混合精度训练等加速策略
分析不同优化技术在LLM中的应用效果
课程三：工程化部署与运维
详述LLM模型的工程化部署流程
探讨模型服务化、监控与调优等技术
案例分析：LLM模型在线服务系统的设计与实现
课程四：总结
学员提问与互动，讨论分析与答疑
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