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  • 文章介绍
  • 课程简介:

    大模型微调是当前领域落地的一个标准范式,涉及基础模型的选择、微调训练加速以及长文本、多模态等多个环节。因此,熟悉这些技术细节,对于我们更好地完成相关落地具有十分重要的意义。

    本课程主要介绍领域微调实现范式、模型选型以及金融、法律、医疗、教育等行业的开源案例,总结长文本、Moe 模型技术要点。

    课程目录:

    ├──01|为什么要做领域模型?_ev.mp4 19.18M
    ├──02|ChatGPT训练回顾及领域模型微调范式_ev.mp4 27.71M
    ├──03|领域微调基础模型选择LLaMA、GLM、BLoom及其对比_ev.mp4 36.87M
    ├──04|领域微调微调加速prompttuningLoRAadapter_ev.mp4 11.85M
    ├──05|金融领域微调模型项目解读:FinGPT、Cornucopia-LLaMA-Fin-Chinese等_ev.mp4 47.41M
    ├──06|法律领域微调模型项目解读:LawGPT_zh、LawyerLLaMA等_ev.mp4 80.33M
    ├──07|医疗领域微调模型项目解读:ChatDoctor、Huatuo等_ev.mp4 56.27M
    ├──08|教育领域微调模型项目解读:Taoli、MediaLLaMA等_ev.mp4 12.99M
    ├──09|多步骤微调、扩充LLAma词表、遗忘问题、幻觉问题的一些思考_ev.mp4 54.47M
    ├──10|大模型长文本技术实现思路及代表案例_ev.mp4 43.70M
    ├──11|大模型长文本技术主流评测_ev.mp4 7.15M
    ├──12|嫁接模型SOLAR及Moe模型基本理解_ev.mp4 36.98M
    ├──13|Moe模型的优缺点_ev.mp4 17.67M
    └──14|现有开源的代表Moe模型项目_ev.mp4 11.91M

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