第一天：基礎(chǔ)與算法原理
課程一：大型語(yǔ)言模型（LLM）概述
介紹大型語(yǔ)言模型（LLM）的概念與重要性
闡述LLM在NLP領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景
對(duì)比分析當(dāng)前流行的LLM模型（如GPT, BERT等）
課程二：Transformer架構(gòu)詳解
深入解析Transformer架構(gòu)的核心組件
探討自注意力機(jī)制在Transformer中的作用
講解Transformer架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn)及改進(jìn)方向
課程三：LLM算法原理
詳述LLM的訓(xùn)練流程與算法細(xì)節(jié)
探討LLM中的優(yōu)化算法與策略（如梯度下降、學(xué)習(xí)率衰減等）
分析LLM在訓(xùn)練過(guò)程中可能遇到的挑戰(zhàn)與解決方案
課程四：實(shí)驗(yàn)與練習(xí)
動(dòng)手實(shí)踐：使用開(kāi)源工具搭建簡(jiǎn)單的Transformer模型
分組討論：分享實(shí)驗(yàn)心得與遇到的問(wèn)題
第二天：高級(jí)技術(shù)與工程實(shí)踐
課程一：LLM的擴(kuò)展與應(yīng)用
介紹LLM在文本生成、語(yǔ)言理解等任務(wù)中的應(yīng)用
探討LLM在跨模態(tài)、多語(yǔ)言等復(fù)雜場(chǎng)景下的擴(kuò)展
案例分析：LLM在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)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(shù)
探討分布式訓(xùn)練、混合精度訓(xùn)練等加速策略
分析不同優(yōu)化技術(shù)在LLM中的應(yīng)用效果
課程三：工程化部署與運(yùn)維
詳述LLM模型的工程化部署流程
探討模型服務(wù)化、監(jiān)控與調(diào)優(yōu)等技術(shù)
案例分析：LLM模型在線服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
課程四：總結(jié)
學(xué)員提問(wèn)與互動(dòng)，討論分析與答疑