02-课程表.webp
01-课前准备.docx
6. 使用 GLM-4 API 构建模型和应用_ev.mp4
1. GLM 大模型家族介绍_ev.mp4
4.选学 GLM4 GLM4V API 调用实践.pdf
3. CogVLM模型部署实践_ev.mp4
5. 选学 API 基础教学和实战_ev.mp4
4. 选学智谱第四代 API 介绍_ev.mp4
2.GLM模型部署实践.pdf
6. 大语言模型:GPT-1与BERT_ev.mp4
5. 大语言模型:Transformer网络架构_ev.mp4
7. AI大模型四阶技术总览:大模型微调(Fine-tuning)_ev.mp4
3. AI应用浪潮:高校共识,硅谷创新,中美博弈_ev.mp4
4. 把握浪潮:AI 大模型助力超级个体和小团队_ev.mp4
2. AI技术浪潮:弱人工智能,机器学习,深度学习,大语言模型_ev.mp4
2. MoEs 技术发展简史_ev.mp4
4. MoEs 实例研究:Mixtral-8x7B_ev.mp4
7.作业.txt
4. AWQ:激活感知权重量化算法_ev.mp4
2. 模型显存占用与量化技术简介_ev.mp4
6. 实战 Facebook OPT 模型量化_ev.mp4
5. BitsAndBytes(BnB) :模型量化软件包_ev.mp4
3. GPTQ:专为 GPT 设计的模型量化算法_ev.mp4
5. 实战Hugging Face Transformers工具库_ev.mp4
4. 大模型开发环境搭建_ev.mp4
2. ChatGPT 大模型训练核心技术_ev.mp4
4. 基于 AI 反馈的强化学习(RLAIF)技术_ev.mp4
4. 对话模型 ChatGLM 系列_ev.mp4
6. 实战 QLoRA 微调 ChatGLM3-6B_ev.mp4
5. ChatGLM3-6B 微调入门_ev.mp4
3. 扩展模型:联网检索,多模态,代码生成_ev.mp4
2. 使用 ChatGPT 自动设计生成训练数据的 Prompt_ev.mp4
3. 合成数据: LangChain + GPT-3.5 Turbo_ev.mp4
5. 提示工程:保持批量生成数据稳定性_ev.mp4
4. 数据增强:提升训练数据多样性_ev.mp4
3. Zero Redundancy Optimizer ZeRO技术详解_ev.mp4
11. DeepSpeed 创新模块 Inference Compression Science_ev.mp4
10. 实战 DeepSpeed ZeRO-2 和 ZeRO-3 单机单卡训练_ev.mp4
6. DeepSpeed 与 Transformers 集成训练大模型_ev.mp4
5. 分布式模型训练并行化技术对比_ev.mp4
4. Microsoft DeepSpeed 框架和核心技术_ev.mp4
9. 使用 DeepSpeed 单机多卡,分布式训练_ev.mp4
4. 实战训练BERT模型:文本分类任务_ev.mp4
2. 数据集处理库Hugging Face Datasets_ev.mp4
4. QLoRA量化低秩适配微调技术_ev.mp4
5. UniPELT:大模型PEFT统一框架_ev.mp4
6. (IA)3:极简主义增量训练方法_ev.mp4
4. 再谈中文指令微调方法_ev.mp4
3. LLaMA2-7B 指令微调上手实战_ev.mp4
5. 申请和获取 LLaMA 2 模型预训练权重_ev.mp4
4. 实战 LoRA 微调 Whisper-Large-v2 中文语音识别_ev.mp4
3. OpenAI Whisper 模型介绍_ev.mp4
JK-AI大模型微调训练营第5期(极客)
第17章
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2026-08-05

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