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第一章：主流框架搭建

第一節(jié)（LLM）主流框架搭建步驟

1.?深入學習并掌握PyTorch框架的搭建環(huán)境

2.?探討在conda虛擬環(huán)境中對不同版本的沖突

3.?驗證GPU支持以及配置PyCharm的導入

4.?分析搭建過程中可能遇到的挑戰(zhàn)與解決方案

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第二章：自然語言和多模態(tài)領域模型

第二節(jié)：LLaMA訓練和原理

1.?詳述LLaMA訓練流程和邏輯原理

2.?掌握預訓練和微調(diào)兩個階段的規(guī)律

3.?討論采用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和訓練策略的不同

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第三節(jié)：GLM模型原理和數(shù)據(jù)建模

1.?介紹線性函數(shù)在響應變量與預測變量之間的關系

2.?了解GLM的核心組成部分（鏈接函數(shù)）

3.?舉例不同領域的數(shù)據(jù)分析和建模問題

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第三章：實踐和訓練

第四節(jié)：實驗和練習

1.?動手實踐：使用開源工具搭建簡單的PyTorch框架、GLM建模

2.?分組討論：分享實驗心得與遇到的難題

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第五節(jié)：（LLM）訓練技術(shù)應用

1.?探討知識蒸餾和模型壓縮技術(shù)在大語言模型中的應用

2.?介紹多任務學習和遷移學習在大語言模型訓練中的優(yōu)勢和實踐方法

3.?案例分析：LLM在實際項目中的應用與效果

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