资源简介
本课程包括大模型基础，大模型指令微调，常用的开源模型微调，大模型对齐，垂直领域大模型应用5个阶段，内容涵盖大模型微调应用场景，大模型基座，LoRA参数微调，模型压缩，QLoRA参数微调，DeepSpeed训练框架解析，Megatron-LM训练框架解析，Flash Attention技术应用，微调模型Benchmark，ChatGLM，LLaMA，Mistral，MoE，大模型对齐，RLHF，DPO，垂直领域大模型应用等前沿技术等全方位知识讲解，并结合8个实战项目，帮助同学们实现学以致用。
资源目录
【贪心科技】大模型微调实战营-应用篇 – 带源码课件
├─ 资料.zip
├─ 10 第十周
│ └─ 01 第七节补充课 2024年4月17日
│ └─ 01 Optimal Policy、Intro to Monte Carlo
│ ├─ 01 Optimal Policy.mp4
│ └─ 02 Intro to Monte Carlo.mp4
├─ 09 第九周
│ └─ 01 第七节 2024年4月14日
│ └─ 01 强化学习
│ ├─ 01 RLHF介绍.mp4
│ ├─ 02 强化学习.mp4
│ ├─ 03 Multi-armed Bandit.mp4
│ └─ 04 The goal of Agent.mp4
├─ 08 第八周
│ └─ 01 第六节补充课
│ └─ 01 Flash Attention cont、微调Mistral 7B
│ ├─ 01 Flash Attention cont.mp4
│ ├─ 02 Self-Attention的分块计算.mp4
│ ├─ 03 分块模式中计算O.mp4
│ ├─ 04 Mixture of Expert Model.mp4
│ └─ 05 微调Mistral 7B.mp4
├─ 07 第七周
│ └─ 01 第六节 2024年3月31日
│ └─ 01 Distributed Computing、Flash Attention
│ ├─ 01 GPU时间计算.mp4
│ ├─ 02 Distributed Computing.mp4
│ ├─ 03 ZeRO-123 and FSDP.mp4
│ └─ 04 Flash Attention.mp4
├─ 06 第六周
│ └─ 01 助教补充课 2024年3月24日
│ └─ 01 llama介绍&运行&量化&部署&微调
│ ├─ 01 llama介绍&运行&量化&部署&微调01.mp4
│ └─ 02 llama介绍&运行&量化&部署&微调02.mp4
├─ 05 第五周
│ └─ 01 第五节 2024年3月17日
│ └─ 01 Prefix Tuning、Quantization
│ ├─ 01 Prefix Tuning.mp4
│ ├─ 02 Quantization01.mp4
│ ├─ 03 Quantization02.mp4
│ └─ 04 Quantization Methos for LLM.mp4
├─ 04 第四周
│ └─ 01 第四节 2024年3月3日
│ └─ 01 Alpaca、AdaLoRA、QLoRA
│ ├─ 01 Alpaca.mp4
│ ├─ 02 AdaLoRA.mp4
│ └─ 03 QLoRA.mp4
├─ 03 第三周
│ └─ 01 第三节 2024年2月25日
│ └─ 01 大模型微调概览 Lora微调
│ ├─ 01 大模型微调概览.mp4
│ ├─ 02 Lora微调-Lora算法.mp4
│ └─ 03 Lora微调-从零实现Lora到Roberta.mp4
├─ 02 第二周
│ └─ 01 第二节 2024年1月28日
│ └─ 01 Transformer、Encoder、Advanced
│ ├─ 01 Transformer Part1.mp4
│ ├─ 02 Transformer Part2.mp4
│ ├─ 03 Encoder-based and Decoder Based LLMs.mp4
│ └─ 04 Advanced Topics.mp4
└─ 01 第一周
└─ 01 第一节 2024年1月21日
└─ 01 开营+大模型介绍、Transformer
├─ 01 开营.mp4
├─ 02 大模型爆发式发展.mp4
├─ 03 大模型是如何炼成的.mp4
├─ 04 Transformer的应用.mp4
└─ 05 Self-Attention.mp4
