课程培训
大模型框架搭建与模型分析培训

 

第一章:主流框架搭建

第一节(LLM)主流框架搭建步骤

1. 深入学习并掌握PyTorch框架的搭建环境

2. 探讨在conda虚拟环境中对不同版本的冲突

3. 验证GPU支持以及配置PyCharm的导入

4. 分析搭建过程中可能遇到的挑战与解决方案

 

 

第二章:自然语言和多模态领域模型

第二节:LLaMA训练和原理

1. 详述LLaMA训练流程和逻辑原理

2. 掌握预训练和微调两个阶段的规律

3. 讨论采用不同的神经网络结构和训练策略的不同

 

第三节:GLM模型原理和数据建模

1. 介绍线性函数在响应变量与预测变量之间的关系

2. 了解GLM的核心组成部分(链接函数)

3. 举例不同领域的数据分析和建模问题

 

第三章:实践和训练

第四节:实验和练习

1. 动手实践:使用开源工具搭建简单的PyTorch框架、GLM建模

2. 分组讨论:分享实验心得与遇到的难题

 

第五节:(LLM)训练技术应用

1. 探讨知识蒸馏和模型压缩技术在大语言模型中的应用

2. 介绍多任务学习和迁移学习在大语言模型训练中的优势和实践方法

3. 案例分析:LLM在实际项目中的应用与效果

 




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