课程概述
本课程分为十个阶段，涵盖了大模型的基础理论、Transformer架构、微调技术、量化方法、分布式计算、强化学习等多个核心主题。课程内容从大模型的基本概念出发，逐步深入到高级技术，如LoRA微调、QLoRA量化、Flash Attention优化等，并结合实际案例（如LLaMA、Mistral 7B等模型）进行实践操作。通过本课程的学习，学员将能够掌握大模型的训练、微调、部署及优化技术，并具备在实际项目中应用大模型的能力。
课程内容详解
第01阶段：开营与大模型基础
- 开营与课程介绍：课程目标与学习路径。
- 大模型的爆发式发展：回顾大模型的发展历程及其在NLP领域的突破。
- 大模型的训练过程：从数据准备到模型训练，解析大模型的“炼成”过程。
- Transformer架构与应用：介绍Transformer的核心思想及其在NLP中的应用。
- Self-Attention机制：深入讲解Self-Attention的原理及其在Transformer中的作用。
第02阶段：Transformer架构与高级主题
- Transformer详解：从编码器（Encoder）到解码器（Decoder），全面解析Transformer的架构。
- 基于编码器与解码器的大模型：对比BERT（Encoder-based）和GPT（Decoder-based）的异同。
- 高级主题：探讨Transformer的优化方法及其在大模型中的应用。
第03阶段：大模型微调与LoRA技术
- 大模型微调概览：介绍微调的基本概念及其在大模型中的应用场景。
- LoRA微调算法：讲解LoRA（Low-Rank Adaptation）的原理及其在微调中的优势。
- LoRA实战：从零实现LoRA微调，并将其应用于Roberta模型。
第04阶段：Alpaca、AdaLoRA与QLoRA
- Alpaca模型：介绍Alpaca模型的微调方法及其应用。
- AdaLoRA：探讨AdaLoRA在动态调整微调参数中的应用。
- QLoRA量化技术：讲解QLoRA的原理及其在模型量化中的应用。
第05阶段：Prefix Tuning与量化技术
- Prefix Tuning：介绍Prefix Tuning的微调方法及其优势。
- 量化技术：从基础量化方法到高级量化策略，全面解析模型量化的实现。
第06阶段：LLaMA模型的运行与微调
- LLaMA模型介绍：从模型架构到运行环境，全面解析LLaMA模型。
- LLaMA的量化与部署：讲解LLaMA模型的量化方法及其部署实践。
- LLaMA微调实战：从数据准备到模型微调，手把手实现LLaMA的微调。
第07阶段：分布式计算与Flash Attention
- GPU时间计算：优化GPU计算资源的使用。
- 分布式计算：介绍分布式计算的基本原理及其在大模型训练中的应用。
- ZeRO与FSDP：讲解ZeRO-123和FSDP（Fully Sharded Data Parallel）的优化方法。
- Flash Attention：探讨Flash Attention在加速Self-Attention计算中的应用。
第08阶段：Flash Attention优化与Mistral 7B微调
- Flash Attention的进一步优化：分块计算与内存优化。
- Mistral 7B微调：从数据准备到模型微调，实现Mistral 7B的微调。
第09阶段：强化学习与RLHF
- RLHF（人类反馈强化学习） ：介绍RLHF的基本概念及其在大模型中的应用。
- 强化学习基础：从多臂赌博机（Multi-armed Bandit）到智能体目标（Agent Goal），全面解析强化学习的核心思想。
第10阶段：最优策略与蒙特卡洛方法
- 最优策略（Optimal Policy） ：探讨强化学习中的最优策略求解方法。
- 蒙特卡洛方法：介绍蒙特卡洛方法在强化学习中的应用。
课程特点
- 理论与实践结合：课程不仅涵盖大模型的理论知识，还通过大量实战案例（如LoRA微调、LLaMA部署、Mistral 7B微调等）帮助学员掌握实际操作技能。
- 前沿技术覆盖：课程内容紧跟技术前沿，涵盖LoRA、QLoRA、Flash Attention、RLHF等最新技术。
- 丰富的学习资源：提供详细的课件、代码示例和项目手册，帮助学员巩固所学知识。
适合人群
- AI研究人员：希望深入了解大模型与Transformer技术的学者。
- 工程师与开发者：需要在实际项目中应用大模型的技术人员。
- 学生与爱好者：对人工智能和大模型感兴趣的学习者。
结语
大模型与Transformer技术正在重塑人工智能的未来。通过本课程的学习，学员将能够全面掌握大模型的训练、微调、量化、部署及优化技术，并具备在实际项目中应用大模型的能力。希望本课程能够帮助学员在大模型领域迈出坚实的一步，为未来的AI研究与开发打下坚实的基础。
