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===============课程介绍===============
课程全面涵盖了AI大模型微调的前沿技术，致力于帮助学员掌握如何在实际场景中优化和部署大规模语言模型。课程内容不仅包括基于LangChAIn和ChatGLM的私有化部署聊天机器人，还深入讲解了如何利用RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback）进行ChatGPT类大模型的训练与优化。通过实战项目，学员将学会如何在各种应用场景中微调大模型，使其具备更强的自适应性和更高的效率。
此外，课程还探讨了混合专家模型（MoEs）技术的最新发展，带领学员理解如何通过分布式训练框架（如Microsoft DeepSpeed）提高大模型的训练效率。最后，课程介绍了Meta AI的LLaMA大模型系列，学员将在实际操作中学习如何针对特定数据进行定制化微调，从而提升大模型的表现。
本课程结合最新的研究成果与前沿技术，适合从基础到进阶的AI开发者，希望通过实战演练，全面提升学员在AI大模型开发与微调方面的技术能力。
===============课程目录===============
(1)-开营直播1019
├─10.19直播答疑部分.mp4
├─RAG、微调、预训练，如何选择适合的大模型优化方式？.mp4
(2)1-开营直播：大语言模型微调的前沿技术与应用
(3)10-实战QLoRA微调ChatGLM3-6B
(4)11-快速入门 LangChAIn
(5)12-实战基于LangChAIn和ChatGLM私有化部署聊天机器人
(6)13-实战私有数据微调ChatGLM3
(7)14-ChatGPT大模型训川练技术RLHF
(8)15-混合专家模型（MoEs）技术揭秘
(9)16-大模型分布式训练框架 Microsoft DeepSpeed
(10)17-Meta AI 大模型家族 LLaMA
(11)2-大模型四阶技术总览
(12)3-大语言模型技术发展与演进
(13)4-大语言模型微调技术揭秘-PEFT
(14)5-大语言模型微调技术揭秘-LoRA
(15)6-大模型开发工具库
(16)7-实战 Transformers 模型微调
(17)8-实战Transformers模型量化
(18)9-大模型高效微调工具HF PEFT
(19)-开营直播1019大厂案例PPT；目录中文件数:16个
├─360 大数据平台定制开发之道.PDF
├─DDD 在京东物流的落地效果.PDF
├─Go 并发数据结构和算法实践.PDF
├─Go 语言基础原理深度解析.PDF
├─大疆 Kubernetes 探索与实践之路.PDF
├─如何建设一支能打硬仗的技术团队.PDF
├─微保 Service Mesh 研发实践中的取舍-龙武_compressed.PDF
├─快手 AI 生成式技术实践.PDF
├─技术管理路上的那些事儿.PDF
├─推荐系统特征交互建模：浅层模型、深度模型与 AutoML.PDF
├─构建批流一体化 AI 数据平台的深度探索.PDF
├─百度文心 (ERNIE) 语义理解技术详解.PDF
├─研发效能建设的“灵魂拷问”与落地实践.PDF.PDF
├─类秒杀场景下的瞬时大流量高并发实践.PDF
├─腾讯万亿级 Elasticsearch 架构实践.PDF
├─阿里工程效能微创新.PDF
(20)1-开营直播：大语言模型微调的前沿技术与应用代码
(21)1-开营直播：大语言模型微调的前沿技术与应用直播评论
├─20231129评论区记录.xlsx
(22)1-开营直播：大语言模型微调的前沿技术与应用视频
├─01-大模型微调的前沿技术与应用.mp4.bAIduyun.p.downloading
(23)1-开营直播：大语言模型微调的前沿技术与应用课件
├─开营直播：大语言模型微调的前沿技术与应用.PDF
(24)1-开营直播：大语言模型微调的前沿技术与应用资料
(25)10-实战QLoRA微调ChatGLM3-6B代码
├─github.txt
(26)10-实战QLoRA微调ChatGLM3-6B直播评论
├─20240103评论区记录.xlsx
(27)10-实战QLoRA微调ChatGLM3-6B视频
├─1月3日.mp4
├─AI 大模型微调训练营第 0 期直播课-6.flv
(28)10-实战QLoRA微调ChatGLM3-6B课件
├─9-实战QLoRA 微调 ChatGLM3-6B.PDF
(29)10-实战QLoRA微调ChatGLM3-6B资料
├─GLM论文.zip
(30)11-快速入门 LangChAIn代码
(31)11-快速入门 LangChAIn直播评论
(32)11-快速入门 LangChAIn视频
├─1月7日-2.mp4
├─1月7日.mp4
(33)11-快速入门 LangChAIn课件
├─10-快速入门 LangChAIn 大模型应用开发框架.PDF
(34)11-快速入门 LangChAIn资料
(35)12-实战基于LangChAIn和ChatGLM私有化部署聊天机器人代码
(36)12-实战基于LangChAIn和ChatGLM私有化部署聊天机器人直播评论
├─20240110评论区记录.xlsx
(37)12-实战基于LangChAIn和ChatGLM私有化部署聊天机器人视频
├─1月10日.mp4
(38)12-实战基于LangChAIn和ChatGLM私有化部署聊天机器人课件
├─11-实战基于LangChAIn和ChatGLM私有化部署聊天机器人.PDF
(39)13-实战私有数据微调ChatGLM3代码
├─代码.txt
(40)13-实战私有数据微调ChatGLM3直播评论
├─20240118评论区记录.xlsx
(41)13-实战私有数据微调ChatGLM3视频
├─1月18日.mp4
(42)13-实战私有数据微调ChatGLM3课件
├─12-实战私有数据微调ChatGLM3.PDF
(43)13-实战私有数据微调ChatGLM3资料
(44)14-ChatGPT大模型训川练技术RLHF代码
├─代码.txt
(45)14-ChatGPT大模型训川练技术RLHF直播评论
├─20240121评论区记录.xlsx
(46)14-ChatGPT大模型训川练技术RLHF视频
├─1月21日(1).mp4
├─1月21日.mp4
(47)14-ChatGPT大模型训川练技术RLHF课件
├─13-ChatGPT大模型训练技术RLHF.PDF
(48)14-ChatGPT大模型训川练技术RLHF资料
(49)15-混合专家模型（MoEs）技术揭秘直播评论
├─20240124评论区记录.xlsx
(50)15-混合专家模型（MoEs）技术揭秘视频
├─1月25日.mp4
(51)15-混合专家模型（MoEs）技术揭秘课件
├─14-混合专家模型（MoEs）技术揭秘.PDF
(52)15-混合专家模型（MoEs）技术揭秘资料
├─MoEs论文.zip
(53)16-大模型分布式训练框架 Microsoft DeepSpeed代码
├─代码.txt
(54)16-大模型分布式训练框架 Microsoft DeepSpeed直播评论
├─20240128评论区记录.xlsx
(55)16-大模型分布式训练框架 Microsoft DeepSpeed视频
├─1月28日.mp4
(56)16-大模型分布式训练框架 Microsoft DeepSpeed课件
├─15-大模型分布式训练框架Microsoft DeepSpeed(1).PDF
(57)16-大模型分布式训练框架 Microsoft DeepSpeed资料
├─ZeRO论文.zip
(58)17-Meta AI 大模型家族 LLaMA代码
(59)17-Meta AI 大模型家族 LLaMA直播评论
├─20240131评论区记录.xlsx
(60)17-Meta AI 大模型家族 LLaMA视频
├─1月31日.mp4
(61)17-Meta AI 大模型家族 LLaMA课件
├─16-Meta AI 大模型家族 LLaMA.PDF
(62)17-Meta AI 大模型家族 LLaMA资料
├─LLaMAl论文.zip
(63)2-大模型四阶技术总览直播评论
├─20231203评论区记录.xlsx
(64)2-大模型四阶技术总览视频
├─AI大模型四阶技术总览.mp4
(65)2-大模型四阶技术总览课件
├─1-AI大模型四阶技术总览-新.PDF
├─1-AI大模型四阶技术总览.PDF
(66)2-大模型四阶技术总览资料
(67)3-大语言模型技术发展与演进直播评论
├─20231203评论区记录.xlsx
(68)3-大语言模型技术发展与演进视频
├─大模型演进.mp4.bAIduyun.p.downloading
(69)3-大语言模型技术发展与演进课件
├─2-大语言模型技术发展与演进.PDF
(70)3-大语言模型技术发展与演进资料
├─论文.zip
(71)4-大语言模型微调技术揭秘-PEFT代码
(72)4-大语言模型微调技术揭秘-PEFT直播评论
├─20231206评论区记录.xlsx
(73)4-大语言模型微调技术揭秘-PEFT视频
├─大模型微调技术揭秘-PEFT.mp4
├─新录制1月14日(1).mp4
├─新录制1月14日.mp4
(74)4-大语言模型微调技术揭秘-PEFT课件
├─2-大语言模型技术发展与演进.PDF
├─3-大模型微调技术揭秘-PEFT.PDF
(75)4-大语言模型微调技术揭秘-PEFT资料
├─Fine-tuning论文.zip
(76)5-大语言模型微调技术揭秘-LoRA代码
(77)5-大语言模型微调技术揭秘-LoRA直播评论
├─20231210评论区记录.xlsx
(78)5-大语言模型微调技术揭秘-LoRA视频
├─大模型低秩适配(LoRA)技术.mp4
(79)5-大语言模型微调技术揭秘-LoRA课件
├─3-大模型微调技术揭秘.PDF
├─4-大模型微调技术揭秘-LoRA.PDF
(80)5-大语言模型微调技术揭秘-LoRA资料
├─UniPELT A Unified Framework for Parameter-Efficient Language Model Tuning.PDF
(81)6-大模型开发工具库代码
(82)6-大模型开发工具库直播评论
(83)6-大模型开发工具库视频
├─大模型开发工具.mp4
(84)6-大模型开发工具库课件
├─5-大模型开发工具库 HF Transformers.PDF
(85)7-实战 Transformers 模型微调代码
├─github.txt
(86)7-实战 Transformers 模型微调直播评论
├─20231220评论区记录.xlsx
(87)7-实战 Transformers 模型微调视频
├─12月13日.mp4
(88)7-实战 Transformers 模型微调课件
├─6-实战Transformers模型微调.PDF
(89)8-实战Transformers模型量化代码
├─github.txt
(90)8-实战Transformers模型量化直播评论
├─20231224评论区记录.xlsx
(91)8-实战Transformers模型量化视频
├─12月24日.mp4
(92)8-实战Transformers模型量化课件
├─7-实战Transformers模型量化.PDF
(93)8-实战Transformers模型量化资料
├─Quantization论文.zip
(94)9-大模型高效微调工具HF PEFT代码
├─github.txt
(95)9-大模型高效微调工具HF PEFT直播评论
├─20231227评论区记录.xlsx
(96)9-大模型高效微调工具HF PEFT视频
├─12月27日.mp4
(97)9-大模型高效微调工具HF PEFT课件
├─8-大模型高效微调工具HF PEFT.PDF

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摘要：本文深入探讨了AI大模型微调实战，重点分析了LangChain、ChatGLM微调及RLHF技术实战应用。文章从模型原理、技术特点、实战案例等方面进行详细阐述，旨在为读者提供全面、深入的AI大模型微调实战指导。

1、模型原理

AI大模型微调是基于预训练模型的基础上，针对特定任务进行优化和调整的过程。LangChain和ChatGLM都是基于大规模语言模型进行微调的典型代表。LangChain通过将多个模型串联起来，实现多模态交互和协同工作；ChatGLM则通过引入对话上下文，实现更自然、流畅的对话交互。

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术是AI大模型微调的重要手段之一。它通过引入人类反馈，使模型能够更好地理解人类意图，提高模型的准确性和鲁棒性。

在模型原理方面，LangChain、ChatGLM和RLHF技术都体现了深度学习在自然语言处理领域的强大能力，为AI大模型微调提供了有力支持。

2、技术特点

LangChain在技术特点上，主要体现在其模块化和可扩展性。通过将多个模型串联，LangChain能够实现复杂任务的处理，同时方便后续的模型扩展和优化。

ChatGLM的技术特点在于其对话上下文的引入。这使得ChatGLM在处理对话任务时，能够更好地理解上下文信息，提高对话的连贯性和自然度。

RLHF技术在AI大模型微调中的应用，使得模型能够更好地学习人类意图，提高模型的准确性和鲁棒性。这一技术特点在提高AI模型实用性方面具有重要意义。

3、实战案例

在实战案例方面，LangChain在多模态交互、协同工作等领域取得了显著成果。例如，在智能客服领域，LangChain能够实现图像、文本等多种模态的信息交互，提高客服的智能化水平。

ChatGLM在对话交互领域的应用也取得了丰硕成果。例如，在智能客服、智能助手等领域，ChatGLM能够实现自然、流畅的对话交互，提高用户体验。

RLHF技术在AI大模型微调中的应用，使得模型在处理实际任务时，能够更好地理解人类意图，提高模型的准确性和鲁棒性。例如，在智能翻译领域，RLHF技术能够有效提高翻译的准确性和流畅度。

4、总结与展望

本文从模型原理、技术特点、实战案例等方面对AI大模型微调实战进行了深入探讨。LangChain、ChatGLM和RLHF技术在AI大模型微调中的应用，为AI技术的发展提供了有力支持。

未来，随着AI技术的不断发展，AI大模型微调将在更多领域得到应用，为人类生活带来更多便利。同时，我们也应关注AI技术在伦理、安全等方面的挑战，确保AI技术的发展符合人类利益。

本文由nayona.cn整理

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