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LLM大语言模型算法特训
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大模型框架LangChain
关键组件和应用实战
1. 掌握在GPU/A100显卡上常规训练和优化
4. 学会评估大模型的结果
7. 熟悉不同的推理框架
2. 学会相关数据集和数据的构造方法
5. 学会部署一套自己的大模型项目
3. 学会基座模型(6B)微调继续预训练和微调
6. 掌握在CPU上的推理和服务器端的推理
1. 掌握在企业不同业务下领域微调模型的通用实现流程
2. 收获金融、法律、医疗、教育垂直领域微调模型案例和解决方案,包括数据源、评估任务和应用场景
1.掌握行业文档智能问答和外挂知识库的实现方法,包括大型模型对垂直领域知识的分析、内容生成的幻觉性以及垂直领域知识的动态
更新特性。
2.掌握技术方案的常规实现路径,包括文档版面分析、文本切分与富文本表示、主流文本向量化方法与可用开源模型、相关文本召回与
多路方案、prompt指令拼接设计以及基于大模型的答案生成。
3.了解技术方案的挑战以及缓解策略,包括训练领域向量、多路召回、加入大模型分步判定逻辑以及融合SFT行业文档微调,以提高QA
鲁棒性。
1.了解大型模型和知识图谱技术的异同,包括定义、核心技术和应用场景
2.掌握大型模型融合知识图谱的具体技术路线,包括知识图谱提升大型模型下游问答性能、大型模型提升领域知识图谱构建速度以及大
型模型提升领域知识图谱下游应用
3.了解面向知识图谱构建的微调大语言模型实现方式,包括KnowLM大模型的数据构造与微调方法以及TechGPT大模型的数据构造与微
调方法
1. 掌握 LangChain 基础、关键组件和典型应用场景
3. 学会如何创建智能代理Agent
5. 掌握标准化的⼤模型抽象、外部数据接入、Chain
及Memory等
7. 掌握LangChain项目部署和上线
2. 深入理解大模型应用框架LangChain的核心原理和六大核心模块
4. 自主设计基于langchain构建大语言模型驱动的智能系统
6. LangChain在行业文档处理中的应用实战,LangChain在智能
问答中的应用实战

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