从 0到1训练私有大模型，企业急迫需求，抢占市场先机

发布时间：	2025-02-19 11:33
发布者：	夸克浏览器™的二三事儿
资源来源：	夸克网盘
资源状态：	【资源纠错】
标签：	训练 / 私有 / 模型 / 企业 / 急迫 / 需求 / 抢占市场 / 先机 /

本课程旨在帮助企业从零开始训练私有化大模型，满足定制化AI助手需求。课程从ChatGPT背后的技术原理入手，深入讲解词向量、Transformer架构、Bert系列模型及强化学习等核心技术，逐步剖析GPT系列模型的演变过程。通过RLHF训练和PEFT微调技术(如LoRA)，学员将掌握低成本微调大模型的实战方法。课程涵盖大模型训练的核心流程与实战技巧，助力企业快速构建符合业务需求的AI解决方案，抢占市场先机。

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网盘快照

从0到1训练私有大模型，企业急迫需求，抢占市场先机 ( - )

{1}--第1章课程介绍 ( - )

[1.1]--1-1 【导航】课程导学&让你快速了解课程_ev.mp4 ( 39.64MB )
[1.2]--1-2 【内容安排】课程安排和学习建议_ev.mp4 ( 13.59MB )
[1.3]--1-3 【行业发展】ChatGPT对行业、社会有什么影响，我们要_ev.mp4 ( 39.54MB )
[1.4]--1-4 【发展史】ChatGPT的简要历史_ev.mp4 ( 16.34MB )
[1.5]--1-5 【学习须知】本课程为什么使用gpt2而不是gpt3_ev.mp4 ( 5.87MB )

{2}--第2章训练模型与开发平台环境 ( - )

[2.1]--2-1 【认知】为什么要引入paddle？平时使用torch，学_ev.mp4 ( 9.13MB )
[2.2]--2-2 【框架】paddle和torch与tensorflow对_ev.mp4 ( 11.15MB )
[2.3]--2-3 【NLP工具和预训练模型】paddleNLP和huggi_ev.mp4 ( 5.62MB )
[2.4]--2-4 【平台】介绍aistudio_ev.mp4 ( 23.93MB )
[2.5]--2-5 【工具】介绍基于gpt4的IDE cursor_ev.mp4 ( 19.28MB )

{3}--第3章 chatGPT初始技术词向量原理剖析与实战 ( - )

[3.1]--3-1 【认知】词向量，词向量与gpt的关系_ev.mp4 ( 8.72MB )
[3.2]--3-2 【语言模型】语言模型和评估指标PPL_ev.mp4 ( 23.18MB )
[3.3]--3-3 【词向量模型】word2vec-cbow和skipgra_ev.mp4 ( 14.53MB )
[3.4]--3-4 【softmax加速】是softmax 树型优化_ev.mp4 ( 25.76MB )
[3.5]--3-5 【softmax加速】softmax负采样优化_ev.mp4 ( 20.85MB )
[3.6]--3-6 【数据准备与预处理】word2vec实战（1）_ev.mp4 ( 57.20MB )
[3.7]--3-7 【数据准备与预处理】word2vec实战（2）_ev.mp4 ( 31.50MB )
[3.8]--3-8 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（1）_ev.mp4 ( 25.01MB )
[3.9]--3-9 【模型训练】word2vec实战-模型开发和训练（2）_ev.mp4 ( 35.64MB )
[3.10]--3-10 【激活函数】常见七种激活函数对比_ev.mp4 ( 21.61MB )

{4}--第4章 chatGPT基石模型——基于Transformer架构的语言模型 ( - )

[4.1]--4-1 本章介绍_ev.mp4 ( 2.18MB )
[4.2]--4-2 seq2seq结构和注意力_ev.mp4 ( 23.75MB )
[4.3]--4-3 seq2seq-attention的一个案例_ev.mp4 ( 11.11MB )
[4.4]--4-4 transformer的multi-head atten_ev.mp4 ( 39.60MB )
[4.5]--4-5 transformer的残差链接-解决梯度消失问题_ev.mp4 ( 12.56MB )
[4.6]--4-6 transformer的layernorm-归一化提升训_ev.mp4 ( 10.75MB )
[4.7]--4-7 transformer的decoder 解码器_ev.mp4 ( 14.68MB )
[4.8]--4-8 sparse-transformer 稀疏模型_ev.mp4 ( 11.23MB )
[4.9]--4-9 transformer-xl 解决长序列的问题（1）_ev.mp4 ( 26.78MB )
[4.10]--4-10 transformer-xl解决长序列的问题（2）_ev.mp4 ( 27.97MB )

{5}--第5章基于Transformer另一分支Bert系列分析与实战 ( - )

[5.1]--5-1 本章介绍_ev.mp4 ( 1.87MB )
[5.2]--5-2 metric-评估指标(BLUE-rouge-L-MET_ev.mp4 ( 34.23MB )
[5.3]--5-3 常见 subword 算法（BPE-wordpiece）_ev.mp4 ( 10.25MB )
[5.4]--5-4 常见的NLP任务_ev.mp4 ( 10.50MB )
[5.5]--5-5 bert 预训练模型_ev.mp4 ( 41.76MB )
[5.6]--5-6 bert情感分析实战----paddle（1）_ev.mp4 ( 53.22MB )
[5.7]--5-7 bert情感分析实战----paddle（2）_ev.mp4 ( 57.61MB )
[5.8]--5-8 evaluate和predict方法----paddle_ev.mp4 ( 30.47MB )
[5.9]--5-9 bert(transformer encoder)主要源_ev.mp4 ( 45.19MB )
[5.10]--5-10 bert(transformer encoder)主要_ev.mp4 ( 44.74MB )

{6}--第6章 chatGPT的核心技术——强化学习 ( - )

[6.1]--6-1 RL是什么＆为什么要学习RL_ev.mp4 ( 21.46MB )
[6.2]--6-2 强化学习章介绍_ev.mp4 ( 4.41MB )
[6.3]--6-3 RL基础概念_ev.mp4 ( 12.17MB )
[6.4]--6-4 RL马尔可夫过程_ev.mp4 ( 28.77MB )
[6.5]--6-5 RL三种方法（1）_ev.mp4 ( 30.12MB )
[6.6]--6-6 RL三种方法（2）_ev.mp4 ( 10.65MB )
[6.7]--6-7 DQN和DQN的2种改进算法（1）_ev.mp4 ( 20.26MB )
[6.8]--6-8 DQN和DQN的2种改进算法（2）_ev.mp4 ( 24.63MB )
[6.9]--6-9 actor-critic（1）_ev.mp4 ( 38.68MB )
[6.10]--6-10 actor-critic（2）_ev.mp4 ( 12.06MB )

{7}--第7章 chatGPT技术演变——从GPT 1 开始的大模型发展与演化 ( - )

[7.1]--7-1 GPT1 模型_ev.mp4 ( 25.22MB )
[7.2]--7-2 GPT2 模型_ev.mp4 ( 25.93MB )
[7.3]--7-3 GPT3 模型-1_ev.mp4 ( 31.94MB )
[7.4]--7-4 GPT3 模型-2_ev.mp4 ( 28.06MB )
[7.5]--7-5 gpt-codex 基于GPT技术开发的模型_ev.mp4 ( 23.54MB )
[7.6]--7-6 alphaCode基于GPT技术开发的模型-1_ev.mp4 ( 28.90MB )
[7.7]--7-7 alphaCode基于GPT技术开发的模型-2_ev.mp4 ( 16.84MB )
[7.8]--7-8 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-1_ev.mp4 ( 21.78MB )
[7.9]--7-9 instruct-gpt 基于GPT技术开发的模型-2_ev.mp4 ( 27.07MB )
[7.10]--7-10 Antropic LLM大型语言模型_ev.mp4 ( 40.83MB )

{8}--第8章 RLHF训练类ChatGPT模型代码实战 ( - )

[8.1]--8-1 chatGPT训练实战_ev.mp4 ( 13.24MB )
[8.2]--8-2 SFT有监督的训练-数据处理_ev.mp4 ( 63.07MB )
[8.3]--8-3 SFT有监督训练-trainer_ev.mp4 ( 37.66MB )
[8.4]--8-4 SFT有监督训练-train_ev.mp4 ( 63.73MB )
[8.5]--8-5 RM训练-model+dataset（1）_ev.mp4 ( 27.00MB )
[8.6]--8-6 RM训练-model+dataset（2）_ev.mp4 ( 25.81MB )
[8.7]--8-7 RM训练-trainer_ev.mp4 ( 31.29MB )
[8.8]--8-8 RM训练-train-rm_ev.mp4 ( 35.55MB )
[8.9]--8-9 RLHF强化学习人类反馈的训练-dataset_ev.mp4 ( 14.38MB )
[8.10]--8-10 RLHF强化学习人类反馈的训练-model-base_ev.mp4 ( 24.08MB )

从 0到1训练私有大模型 ，企业急迫需求，抢占市场先机

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