
曙海教學優(yōu)勢
我們的課程培訓了大批受歡迎的實戰(zhàn)型工程師。大批企業(yè)與我們
建立了良好的合作關系。曙海培訓的課程在業(yè)內有著響亮的知名度。
秉承二十幾年積累的教學品質,本課程以真實項目實戰(zhàn)為導向,授課工程師將會與您分享設計的全流程及工具的綜合使用技巧、經驗。
第一天:基礎與算法原理
課程一:大型語言模型(LLM)概述
介紹大型語言模型(LLM)的概念與重要性
闡述LLM在NLP領域的應用場景
對比分析當前流行的LLM模型(如GPT, BERT等)
課程二:Transformer架構詳解
深入解析Transformer架構的核心組件
探討自注意力機制在Transformer中的作用
講解Transformer架構的優(yōu)缺點及改進方向
課程三:LLM算法原理
詳述LLM的訓練流程與算法細節(jié)
探討LLM中的優(yōu)化算法與策略(如梯度下降、學習率衰減等)
分析LLM在訓練過程中可能遇到的挑戰(zhàn)與解決方案
課程四:實驗與練習
動手實踐:使用開源工具搭建簡單的Transformer模型
分組討論:分享實驗心得與遇到的問題
第二天:高級技術與工程實踐
課程一:LLM的擴展與應用
介紹LLM在文本生成、語言理解等任務中的應用
探討LLM在跨模態(tài)、多語言等復雜場景下的擴展
案例分析:LLM在實際項目中的應用與效果
課程二:模型優(yōu)化與加速
講解模型壓縮、剪枝等優(yōu)化技術
探討分布式訓練、混合精度訓練等加速策略
分析不同優(yōu)化技術在LLM中的應用效果
課程三:工程化部署與運維
詳述LLM模型的工程化部署流程
探討模型服務化、監(jiān)控與調優(yōu)等技術
案例分析:LLM模型在線服務系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)
課程四:總結
學員提問與互動,討論分析與答疑