极客时间-AI大模型微调训练营第5期（5.5GB）

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【课程目录】

├─直播回放
│      10.17 第四次直播答疑_ev.mp4
│      8.29 第一次直播答疑_ev.mp4
│      9.26 第三次直播答疑_ev.mp4
│      
├─第10章
│  │  1. 章节介绍_ev.mp4
│  │  2. 使用 ChatGPT 自动设计生成训练数据的 Prompt_ev.mp4
│  │  3. 合成数据： LangChain + GPT-3.5 Turbo_ev.mp4
│  │  4. 数据增强：提升训练数据多样性_ev.mp4
│  │  5. 提示工程：保持批量生成数据稳定性_ev.mp4
│  │  6. 实战私有数据微调 ChatGLM3_ev.mp4
│  │  7.作业.txt
│  │  
│  └─课件
│          10-实战私有数据微调ChatGLM3.pdf
│         
├─第11章
│  │  1. 章节介绍_ev.mp4
│  │  2. ChatGPT 大模型训练核心技术_ev.mp4
│  │  3. 基于人类反馈的强化学习（RLHF）技术详解_ev.mp4
│  │  4. 基于 AI 反馈的强化学习（RLAIF）技术_ev.mp4
│  │  
│  └─课件
│          11-ChatGPT大模型训练技术RLHF.pdf
│          RLHF论文.zip
│         
├─第12章
│  │  1. 章节介绍_ev.mp4
│  │  2. MoEs 技术发展简史_ev.mp4
│  │  3. MoEs 与大模型结合后的技术发展_ev.mp4
│  │  4. MoEs 实例研究：Mixtral-8x7B_ev.mp4
│  │  
│  └─课件
│          12-混合专家模型（MoEs）技术揭秘.pdf
│          MoEs论文.zip
│         
├─第13章
│  │  1. 章节介绍_ev.mp4
│  │  2. LLaMA 1 大模型技术解读_ev.mp4
│  │  3. LLaMA 1 衍生模型大家族_ev.mp4
│  │  4. LLaMA 2 大模型技术解读_ev.mp4
│  │  5. 申请和获取 LLaMA 2 模型预训练权重_ev.mp4
│  │  
│  └─课件
│          13-Meta AI 大模型 LLaMA.pdf
│          LLaMA论文.zip
│         
├─第14章
│  │  1. 章节介绍_ev.mp4
│  │  2. 大模型训练技术总结_ev.mp4
│  │  3. LLaMA2-7B 指令微调上手实战_ev.mp4
│  │  4. 再谈中文指令微调方法_ev.mp4
│  │  
│  └─课件
│          14-实战LLaMA2-7B指令微调.pdf
│         
├─第15章
│  │  1. 章节介绍_ev.mp4
│  │  10. 实战 DeepSpeed ZeRO-2 和 ZeRO-3 单机单卡训练_ev.mp4
│  │  11. DeepSpeed 创新模块 Inference Compression  Science_ev.mp4
│  │  2. 预训练模型显存计算方法_ev.mp4
│  │  3. Zero Redundancy Optimizer  ZeRO技术详解_ev.mp4
│  │  4. Microsoft DeepSpeed 框架和核心技术_ev.mp4
│  │  5. 分布式模型训练并行化技术对比_ev.mp4
│  │  6. DeepSpeed 与 Transformers 集成训练大模型_ev.mp4
│  │  7. DeepSpeed 框架编译与安装_ev.mp4
│  │  8. DeepSpeed ZeRO 配置详解_ev.mp4
│  │  9. 使用 DeepSpeed 单机多卡、分布式训练_ev.mp4
│  │  
│  └─课件
│          15-大模型分布式训练框架Microsoft DeepSpeed.pdf
│         
├─第16章
│  │  1. 章节介绍_ev.mp4
│  │  2. 蓝色星球的算力霸主：NVIDIA_ev.mp4
│  │  3. 厚积薄发的江湖大佬：Google_ev.mp4
│  │  4. 努力追赶的国产新秀：华为_ev.mp4
│  │  5. 华为昇腾全栈 AI 软硬件平台介绍_ev.mp4
│  │  6. 实战：华为 Ascend 910B 微调 ChatGLM 6B 模型_ev.mp4
│  │  
│  └─课件
│          16-国产化实战：基于华为 Ascend 910 微调 ChatGLM-6B.pdf
│         
├─第17章
│      1. GLM 大模型家族介绍_ev.mp4
│      1.GLM大模型家族介绍.pdf
│      2. GLM 模型部署微调实践_ev.mp4
│      2.GLM模型部署实践.pdf
│      3. CogVLM模型部署实践_ev.mp4
│      3.CogVLM模型部署实践.pdf
│      4. 选学 智谱第四代 API 介绍_ev.mp4
│      4.选学 GLM4 GLM4V API 调用实践.pdf
│      5. 选学 API 基础教学和实战-问题解决方案.txt
│      5. 选学 API 基础教学和实战_ev.mp4
│      6. 使用 GLM-4 API 构建模型和应用_ev.mp4
│      
├─第1章
│  │  1. 章节介绍_ev.mp4
│  │  2. AI技术浪潮：弱人工智能、机器学习、深度学习、大语言模型_ev.mp4
│  │  3. AI应用浪潮：高校共识、硅谷创新、中美博弈_ev.mp4
│  │  4. 把握浪潮：AI 大模型助力超级个体和小团队_ev.mp4
│  │  5. AI大模型四阶技术总览：提示工程（Prompt Engineering）_ev.mp4
│  │  6. AI大模型四阶技术总览：AI智能体（Agents）_ev.mp4
│  │  7. AI大模型四阶技术总览：大模型微调（Fine-tuning）_ev.mp4
│  │  8. AI大模型四阶技术总览：预训练技术（Pre-training）_ev.mp4
│  │  
│  └─课件
│          1-AI大模型四阶技术总览.pdf
│         
├─第2章
│  │  1. 章节介绍_ev.mp4
│  │  2. 统计语言模型_ev.mp4
│  │  3. 神经网络语言模型_ev.mp4
│  │  4. 大语言模型：注意力机制_ev.mp4
│  │  5. 大语言模型：Transformer网络架构_ev.mp4
│  │  6. 大语言模型：GPT-1与BERT_ev.mp4
│  │  7. 大语言模型：暴力美学GPT系列模型_ev.mp4
│  │  
│  └─课件
│          2-大语言模型技术发展与演进.pdf
│          代码链接地址.txt
│          论文.zip
│         
├─第3章
│  │  1. 章节介绍_ev.mp4
│  │  2. Hugging Face Transformers快速入门_ev.mp4
│  │  3. Transformers核心功能模块_ev.mp4
│  │  4. 大模型开发环境搭建_ev.mp4
│  │  5. 实战Hugging Face Transformers工具库_ev.mp4
│  │  6.作业.txt
│  │  
│  └─课件
│          5-大模型开发工具库 HF Transformers.pdf
│         
├─第4章
│  │  1. 章节介绍_ev.mp4
│  │  2. 数据集处理库Hugging Face Datasets_ev.mp4
│  │  3. Transformers模型训练入门_ev.mp4
│  │  4. 实战训练BERT模型：文本分类任务_ev.mp4
│  │  5. 实战训练BERT模型：QA任务_ev.mp4
│  │  6.作业.txt
│  │  
│  └─课件
│          4-实战Transformers模型训练.pdf
│         
├─第5章
│  │  1. 章节介绍_ev.mp4
│  │  2. Before PEFT：Hard Prompt  Full Fine-tune_ev.mp4
│  │  3. PEFT主流技术分类介绍_ev.mp4
│  │  4. PEFT - Adapter技术_ev.mp4
│  │  5. PEFT - Soft Prompt 技术（Task-specific Tuning）_ev.mp4
│  │  6. PEFT - Soft Prompt 技术（Prompt Encoder）_ev.mp4
│  │  
│  └─课件
│          5-大模型高效微调技术揭秘（上）.pdf
│          Fine-tuning论文.zip
│          Instruction-Tuning论文.zip
│         
├─第6章
│  │  1. 章节介绍_ev.mp4
│  │  2. LoRA低秩适配微调技术_ev.mp4
│  │  3. AdaLoRA自适应权重矩阵微调技术_ev.mp4
│  │  4. QLoRA量化低秩适配微调技术_ev.mp4
│  │  5. UniPELT：大模型PEFT统一框架_ev.mp4
│  │  6. (IA)3：极简主义增量训练方法_ev.mp4
│  │  
│  └─课件
│          6-大模型高效微调技术揭秘（下）.pdf
│         
├─第7章
│  │  1. 章节介绍_ev.mp4
│  │  2. Hugging Face PEFT 快速入门_ev.mp4
│  │  3. OpenAI Whisper 模型介绍_ev.mp4
│  │  4. 实战 LoRA 微调 Whisper-Large-v2 中文语音识别_ev.mp4
│  │  5.作业.txt
│  │  
│  └─课件
│          7-大模型高效微调工具HF PEFT 入门与实战.pdf
│         
├─第8章
│  │  1. 章节介绍_ev.mp4
│  │  2. 模型显存占用与量化技术简介_ev.mp4
│  │  3. GPTQ：专为 GPT 设计的模型量化算法_ev.mp4
│  │  4. AWQ：激活感知权重量化算法_ev.mp4
│  │  5. BitsAndBytes(BnB) ：模型量化软件包_ev.mp4
│  │  6. 实战 Facebook OPT 模型量化_ev.mp4
│  │  7.作业.txt
│  │  
│  └─课件
│          8-大模型量化技术入门与实战.pdf
│          Quantization论文.zip
│         
└─第9章
    │  1. 章节介绍_ev.mp4
    │  2. 基座模型 GLM-130B_ev.mp4
    │  3. 扩展模型：联网检索、多模态、代码生成_ev.mp4
    │  4. 对话模型 ChatGLM 系列_ev.mp4
    │  5. ChatGLM3-6B 微调入门_ev.mp4
    │  6. 实战 QLoRA 微调 ChatGLM3-6B_ev.mp4
    │  7.作业.txt
    │  
    └─课件
            9-GLM 大模型家族与ChatGLM3-6B微调入门.pdf
            GLM论文.zip

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骑着乌龟去看海

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膜拜神贴，后面的请保持队形~每日学编程论坛牛逼！