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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(xué)習(xí)并掌握PyTorch框架的搭建環(huán)境

2.?探討在conda虛擬環(huán)境中對(duì)不同版本的沖突

3.?驗(yàn)證GPU支持以及配置PyCharm的導(dǎo)入

4.?分析搭建過(guò)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(yǔ)言和多模態(tài)領(lǐng)域模型

第二節(jié)：LLaMA訓(xùn)練和原理

1.?詳述LLaMA訓(xùn)練流程和邏輯原理

2.?掌握預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個(gè)階段的規(guī)律

3.?討論采用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)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(yīng)變量與預(yù)測(cè)變量之間的關(guān)系

2.?了解GLM的核心組成部分（鏈接函數(shù)）

3.?舉例不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析和建模問(wèn)題

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第三章：實(shí)踐和訓(xùn)練

第四節(jié)：實(shí)驗(yàn)和練習(xí)

1.?動(dòng)手實(shí)踐：使用開(kāi)源工具搭建簡(jiǎn)單的PyTorch框架、GLM建模

2.?分組討論：分享實(shí)驗(yàn)心得與遇到的難題

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第五節(jié)：（LLM）訓(xùn)練技術(shù)應(yīng)用

1.?探討知識(shí)蒸餾和模型壓縮技術(shù)在大語(yǔ)言模型中的應(yīng)用

2.?介紹多任務(wù)學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)在大語(yǔ)言模型訓(xùn)練中的優(yōu)勢(shì)和實(shí)踐方法

3.?案例分析：LLM在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用與效果

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