趋近智
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大师班
本课程为工程师提供了构建、训练和优化大语言模型 (LLM)的全面指南。内容涵盖主要组成部分，从数据准备和基于Transformer的架构设计，到高级分布式训练方法和高效部署策略。掌握开发复杂语言模型所需的实用知识。
先修课程 编程与深度学习
级别:
大语言模型架构设计
实现并定制用于大规模语言建模的基于Transformer的架构。
大语言模型数据管理
建立用于获取、清洗和管理适用于大语言模型预训练的海量文本数据集的流程。
分布式训练实现
配置并运行使用各种并行策略和框架的大语言模型分布式训练任务。
模型训练与优化
应用高级优化技术、学习率调度和专用于大语言模型训练的正则化方法。
大语言模型评估技术
使用内部指标和下游任务基准评估模型性能。
推理优化
实现模型压缩和高效推理服务的方法。