夸克网盘
本课程面向AI开发者与技术爱好者，通过8周的系统训练，深入剖析大语言模型微调技术等前沿内容。课程开篇带来大模型技术总览，让学员对整体领域有宏观认知。随后，详细讲解LoRA微调技术，以及Hugging Face Transformers工具库的使用方法，帮助学员掌握实用工具。模型量化技术的介绍，可提升学员对模型优化的理解。
课程还包含ChatGLM3-6B的QLoRA微调实战、LangChain框架应用等热门内容，为学员提供贴合实际的操作经验。私有化部署聊天机器人的教学，有助于学员打造个性化应用。RLHF训练技术及混合专家模型（MoEs）等内容，则让学员接触到行业的先进理念。
课程采用视频讲解结合实战操作的形式，并提供丰富资料支持，助力学员快速掌握AI大模型核心技术，开启深度应用之旅，是提升AI技术能力的优质选择。
01 大语言模型微调的前沿技术与应用 .mp4224.14MB
开营直播：大语言模型微调的前沿技术与应用.pdf9.91MB01 AI大模型四阶技术总览 .mp4365.42MB1-AI大模型四阶技术总览.pdf18.91MB02 大语言模型技术发展与演进 .mp4546.1MB2-大语言模型技术发展与演进.pdf17.79MB
20231129评论区记录.xlsx16.46KB20231203评论区记录.xlsx17.14KB第一周作业参考答案.pdf55.78KB
论文.zip9.97MB01 大模型微调技术揭秘 .mp4397.78MB02 大模型微调技术揭秘-LoRA .mp4503.26MB3-大模型微调技术揭秘-PEFT.pdf11.76MB4-大模型微调技术揭秘-LoRA.pdf7.54MB20231206评论区记录.xlsx14.27KB20231210评论区记录.xlsx16.01KBFine-tuning论文.zip16.51MBUniPELT A Unified Framework for Parameter-Efficient Language Model Tuning.pdf444.46KB01 大模型开发工具库Hugging Face Transformers .mp4485.22MB02 20231220评论区记录.xlsx15.78KB02 实战Transformers模型微调.mp43.29GB大模型开发工具库 HF Transformers.pdf15.75MB实战Transformers模型微调.pdf10.76MB01 20231224评论区记录.xlsx12.46KB01 Quantization论文.zip18.35MB01 实战Transformers模型量化.mp42.79GB03 20231227评论区记录.xlsx12.81KB03 大模型高效微调工具HF PEFT.mp42.73GB7-实战Transformers模型量化.pdf12.76MB8-大模型高效微调工具HF PEFT.pdf9.18MB实战Transformers模型量化.pdf12.76MB01 20240103评论区记录.xlsx10.46KB01 GLM论文.zip26.5MB01 实战QLoRA微调ChatGLM3-6B.mp41.99GB9-实战QLoRA 微调 ChatGLM3-6B.pdf20.46MBGLM-130B v1.pdf9.95MBGLM-130B v2.pdf10.24MBGLM.pdf7.07MB01 9-实战QLoRA 微调 ChatGLM3-6B.pdf20.46MB01 20240103评论区记录.xlsx10.46KB01 实战QLoRA微调ChatGLM3-6B.mp4389.79MB02 10-快速入门 LangChain 大模型应用开发框架.pdf16.05MB02 20240107评论区记录.xlsx12.34KB02 快速入门 LangChain 大模型应用开发框架（上）.mp495.29MB03 快速入门 LangChain 大模型应用开发框架（下）.mp4196.1MB01 11-实战基于LangChain和ChatGLM私有化部署聊天机器人.pdf16.99MB01 20240110评论区记录.xlsx13.45KB01 实战基于LangChain和ChatGLM私有化部署聊天机器人.mp4345.07MB02 12-实战私有数据微调ChatGLM3.pdf16.41MB02 20240118评论区记录.xlsx14.25KB02 实战私有数据微调ChatGLM3.mp4517.66MBLearning to summarize from human feedback.pdf7.87MBProximal Policy Optimization Algorithms.pdf9.14MBTraining language models to follow instructions with human feedback.pdf7.85MBAdaptive-mixtures-of-local-experts.pdf6.66MBGLaM Efficient Scaling of Language Models with Mixture-of-Experts.pdf7.17MBLearning Factored Representations in a Deep Mixture of Experts.pdf8.21MBMixtral AI.pdf8.73MBMixture-of-Experts with Expert Choice Routing.pdf7MBST-MOE DESIGNING STABLE AND TRANSFERABLE SPARSE EXPERT MODELS.pdf7.94MBSwitch Transformers Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity.pdf7.48MB01 13-ChatGPT大模型训练技术RLHF.pdf12.84MB01 20240121评论区记录.xlsx13.25KB01 ChatGPT大模型训练技术RLHF.mp4290.1MB02 14-混合专家模型（MoEs）技术揭秘.pdf16.79MB02 20240124评论区记录.xlsx11.35KB02 混合专家模型（MoEs）技术揭秘.mp4315.87MBZeRO Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models.pdf7.11MBZeRO-Infinity Breaking the GPU Memory Wall for Extreme Scale Deep Learning.pdf7.62MBZeRO-Offload Democratizing Billion-Scale Model Training.pdf7.85MBA Survey of Large Language Models.pdf9.67MBLlama 2 Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models.pdf19.05MBLLaMA Open and Efficient Foundation Language Models.pdf6.99MB01 15-大模型分布式训练框架Microsoft DeepSpeed.pdf14.04MB01 20240128评论区记录.xlsx12.74KB01 大模型分布式训练框架Microsoft DeepSpeed.mp4482.66MB03 16-Meta AI 大模型家族 LLaMA.pdf14.99MB03 20240131评论区记录.xlsx11.75KB03 Meta AI 大模型家族 LLaMA.mp4272.81MB
