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  • 【资源介绍】:

    1、深度学习基础

    -深度学习基本概念巩固

    -深度学习经典模型解析

    -深度学习模型优化策略解析

    -深度学习GPU训练原理解析

    -深度学习模型加速策略解析

    2、智能对话基础

    -智能对话系统综述

    -QA系统架构解析

    -知识图谱系统架构解析

    -KBQA系统架构解析

    -多轮对话系统架构解析

    -生成式对话系统架构解析

    -大模型浪潮下智能对话系统的发展方向

    3、大模型基础

    -大模型技术概述

    -prompt-tuning与instruction-tuning

    -parameter-efficient tuning:Adapter & LoRA

    -GPT系列模型核心原理

    -LLaMA & Alpaca核心原理

    -BLOOM模型核心原理

    -实现每个人的大模型梦想:BELLE

    4、大模型微调原理与实战

    -大模型微调中的硬件资源需求

    -大模型微调中的数据收集与评估

    -大模型微调中ChatGPT的使用

    -instruction的艺术

    -大模型微调详解:LLaMA & BLOOM

    -大模型微调实践:微调LLaMA实现传统NLP任务

    -大模型微调实践:微调BLOOMZ实现传统NLP任务

    5、生成式问答系统实战

    -基于大模型的生成式问答系统设计

    -问答系统搭建:模型训练环境搭建

    -问答系统搭建:数据收集与instruction设计

    -问答系统搭建:基于开源基础模型训练底座模型

    -问答系统搭建:大模型部署

    -问答系统搭建:大模型性能评估

    -项目总结与答疑

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