课程培训
AI LLM 大语言模型算法工程师培训

第一天:基础与算法原理
课程一:大型语言模型(LLM)概述
介绍大型语言模型(LLM)的概念与重要性
阐述LLM在NLP领域的应用场景
对比分析当前流行的LLM模型(如GPT, BERT等)
课程二:Transformer架构详解
深入解析Transformer架构的核心组件
探讨自注意力机制在Transformer中的作用
讲解Transformer架构的优缺点及改进方向
课程三:LLM算法原理
详述LLM的训练流程与算法细节
探讨LLM中的优化算法与策略(如梯度下降、学习率衰减等)
分析LLM在训练过程中可能遇到的挑战与解决方案
课程四:实验与练习
动手实践:使用开源工具搭建简单的Transformer模型
分组讨论:分享实验心得与遇到的问题
第二天:高级技术与工程实践
课程一:LLM的扩展与应用
介绍LLM在文本生成、语言理解等任务中的应用
探讨LLM在跨模态、多语言等复杂场景下的扩展
案例分析:LLM在实际项目中的应用与效果
课程二:模型优化与加速
讲解模型压缩、剪枝等优化技术
探讨分布式训练、混合精度训练等加速策略
分析不同优化技术在LLM中的应用效果
课程三:工程化部署与运维
详述LLM模型的工程化部署流程
探讨模型服务化、监控与调优等技术
案例分析:LLM模型在线服务系统的设计与实现
课程四:总结
学员提问与互动,讨论分析与答疑




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