课程简介：
1.学握行业文档智能问答和外挂知识库的实现方法，包括大型模型对垂直领域知识的分析、内容生成的幻觉性以及垂直领域知识的动态
更新特性。
2.学握技术方案的常规实现路径，包括文档版面分析、文本切分与亩文本表示、主流文本向量化方法与可用开源模型、相关文本召回与多路方案、prompt指令拼接设计以及基于大模型的答案生成,
3.了解技术方案的挑战以及缓解策略，包括训练领域向量、多路召回、加入大模型分步判定逗辑以及融合SFT行业文档微调，以提高OA鲁棒性。
课程目录：
├─00-开课仪式.mp4 505.29MB
├─01-第一周 LLM的进化路线、领域微调及NLP的应用落地方式.mp4 393.59MB
├─02-第二周 大模型训练与微调研发背后的数据艺术.mp4 1016.13MB
├─02-第二周 深入大模型基础理论务实.mp4 468.68MB
├─03-第三周 大模型训练入门与进阶.mp4 746.03MB
├─03-第三周 大语言模型训练和训练优化技巧.mp4 1.42GB
├─04-PyTorch及模型训练基础.mp4 793.19MB
├─04-模型训练流程和 CUDA 原理及并行基础.mp4 1.14GB
├─04-深入学握大模型应用开发框架LangChain.mp4 1.35GB
├─05-环境安装和SFT演示带你在服务器如何一步步微调训练.mp4 283.17MB
├─05-第五周 在云服务器实操模型量化模型推理和服务.mp4 249.93MB
├─05-第五周 大模型训练全流程实战.mp4 2.53GB
├─06-第六周 四大行业微调模型落地案例和技术方案.mp4 1.14GB
├─07-第七周 实现行业问答智能问答技术方案.mp4 734.36MB
├─08-市场需求和招聘对接-1.mp4 911.95MB
├─08-市场需求和招聘对接-BLK.mp4 1.26GB
├─09-增补：LangChain本地知识问答.mp4 1.37GB
├─01 新加入的同学必看！！！.html 1.56KB
├─02 上课演示的代码（第四周）.html 231B
├─02 前置知识提前学.html 10.68KB
├─03 概览【学习辅导笔记】.html 3.64KB
├─03 课程大纲.html 12.88KB
├─04 LLM 进化路线与现状【学习辅导笔记】.html 11.79KB
├─05 大模型的涌现能力【学习辅导笔记】.html 2.74KB
├─06 大模型本质-概率统计【学习辅导笔记】.html 3.49KB
├─07 训练过程-无监督预训练【学习辅导笔记】.html 3.25KB
├─08 训练过程-有监督预训练【学习辅导笔记】.html 2.07KB
├─09 大模型的核心–transformer 模型【学习辅导笔记】.html 1.81KB
├─10 Transformer–编码和解码器【学习辅导笔记】.html 1.94KB
├─11 Transformer–模型嵌入【学习辅导笔记】.html 3.81KB
├─12 【思考题】transformer 思考题.html 9.28KB
├─13 Transformer-前馈层【学习辅导笔记】.html 38.61KB
├─14 Transformer–残差归一化【学习辅导笔记】.html 14.44KB
├─15 大模型训练过程【学习辅导笔记】.html 2.27KB
├─16 大模型训练-SFT【学习辅导笔记】.html 3.96KB
├─17 大模型训练-Reward【学习辅导笔记】.html 6.13KB
├─18 大模型训练-PPO【学习辅导笔记】.html 4.24KB
├─19 大模型生成原理【学习辅导笔记】.html 2.13KB
└─项目git
├─01 llm.zip 1.95MB
└─llm-master.zip 1.76MB
