类ChatGPT微调实战

类ChatGPT微调实战
共20节 830人在学 课程详情

  • LLaMA/ChatLLaMA的整体技术架构与代码逐行解读

    • 实战必备 夯实基础：ChatGPT背后的原理解析
    • Meta LLaMA的复现与解读：参数少但多数任务的效果好于GPT3
    • LLaMA的RLHF版：ChatLLaMA(英文版)/ColossalChat/DeepSpeed

  • 各种微调LLaMA：Alpaca、Vicuna、BELLE、中文LLaMA、姜子牙

    • Stanford Alpaca：结合英文语料通过Self Instruct方式微调LLaMA 7B
    • 补充1：Alpaca-LoRA微调过程「使用已清洗的alpaca数据基于LoRA微调LLaMA-7
    • 补充2：7.19发布的更强且可商用的LLaMA 2背后的技术改进与细节
    • 补充3：半小时总结LLaMA 2的技术架构精要(且纠正上个视频中个别不准确的点)
    • Vicuna(shareGPT)、BELLE(self-instruct)、Chinese-LLaM

  • 以ChatGLM2-6B/MOSS/baichuan为例如何训练LLM及调参部署

    • ChatGLM-6B的基座、部署、微调、实现
    • 补充1：ChatGLM-6B推理部署及微调过程
    • 补充2：LLM微调方法总结：Freeze方法/P-Tuning/LoRA及QLoRA
    • 基于MOSS、baichuan7B/13B、ChatGLM2-6B的结构与微调
    • 补充1：Baichuan-7B推理及微调过程
    • 补充2：Baichuan-13B推理及微调过程
    • 补充3：ChatGLM2-6B推理部署及微调过程
    • 补充4：阿里通义千问Qwen-7B的原理及ReAct用法
    • 大语言模型并行训练指南(上)
    • 大模型并行训练指南进阶：深入实战

  • 结合垂域数据或自己的数据定制自己的ChatGPT

    • 如何更好的收集数据、处理数据、利用数据
    • 模型的优化、评估与部署上线

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    课时介绍

    本课主讲内容为Baichuan-7B推理及微调过程

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