你能学到什么？
本课程包括大模型基础，大模型指令微调之LoRA，大模型指令微调Quantization，大模型对齐之RLHF，大模型对齐之DPO，大模型其他微调技术，大模型增量学习7个阶段，内容涵盖Transformer剖析，大模型PEFT微调，GPT家族模型剖析，LLaMA家族模型剖析，ChatGLM家族模型剖析，Baichuan家族模型剖析，LoRA指令微调，Alpaca微调，AdaLoRA算法解析，Vicuna微调，QLoRA算法解析，模型Copression技术，模型蒸馏技术，ZeroQuant算法剖析，SmoothQuant算法剖析，RLHF算法，PPO算法，强化学习基础，策略优化，DPO，Prefix Tuning算法剖析，Adaptor Tuning算法剖析，Flash Attention算法剖析，KTO算法剖析，大模型增量学习等前沿技术等全方位知识讲解，并结合7个实战项目，帮助同学们实现学以致用。
课程大纲
注：由于大模型技术迭代迅速，课程大纲可能会根据技术的迭代而动态调整，加入最新的知识，请以最终上课时的课程大纲和内容为准。
第一阶段 · 大模型基础
第二阶段 · 大模型指令微调之- LoRA
第三阶段 · 大模型指令微调之- Quantization
第四阶段 · 大模型对齐之-RLHF
第五阶段 · 大模型对齐之-DPO
第六阶段 · 大模型其他微调技术
第七阶段 · 大模型增量学习
课程讲师及教研团队
