垂直大模型实战:医疗金融法律大模型

垂直大模型实战:医疗金融法律大模型
共12节 402人在学 课程详情
  • 实战必备:熟练各种基座模型

    • LLaMA的代码级解读:RMSNorm/SwiGLU/RoPE/Transformer
    • 半小时总结LLaMA 2的技术架构精要
    • ChatGLM-6B的基座、部署、微调、实现
    • 姜子牙Ziya-LLaMA-13B的重点解读
  • 各种医疗类ChatGPT:或中英文数据微调LLaMA、或中文数据微调ChatGLM

    • 基于LLaMA微调的国内外医疗问答模型
    • 基于中文医学数据微调ChatGLM-6B
    • 医联MedGPT(未开源):国内首款商业化达到一定规模的医疗LLM应用
  • 金融领域大模型:从BloombergGPT到FinBERT、FinGPT

    • BloombergGPT(未开源):基于BLOOM模型的首个金融LLM
    • 哥大FinGPT:对标BloombergGPT,可预测股价
    • FinBERT:与BERT相同的结构 + 三类金融语料 + 两大预训练方式
  • 法律模型:从ChatLaw到LawGPT_zh

    • ChatLaw:基于LLaMA微调的法律大模型
    • LawGPT_zh:基于ChatGLM-6B LoRA 16-bit指令微调得到的中文法律大模型

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    课时介绍

    知识点1: Meta发布LLaMA((7B 13B 33B 65B):参数少但多数任务的效果好于GPT3 知识点2: 代码级解读:LLaMA的模型架构——RMSNorm/SwiGLU/RoPE/Transformer 知识点3: LLaMA的Optimizer设计、模型加速优化与微型版本型

    课程介绍

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