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领域大模型微调案例课

WANGCHENYI IT编程

领域大模型微调案例课资源介绍:

领域大模型微调案例课

你将掌握 Prompt Tuning、LoRA 等高效微调技术，深入金融（FinGPT）、法律（LawGPT_zh）、医疗（ChatDoctor）、教育（Taoli）等真实项目，理解模型从选型到部署的全流程落地逻辑。课程还解析 SOLAR、MoE 等前沿架构，破解长文本处理与模型幻觉难题。通过动手实践，你将具备打造行业专属 AI 系统的能力。无论你希望成为 AI 工程专家，还是进军金融科技、智慧医疗等领域，这都是你不可或缺的关键一跃。

资源介绍:

01｜为什么要做领域模型？_
02｜ChatGPT训练回顾及领域模型微调范式_
03｜领域微调基础模型选择LLaMA、GLM、BLoom及其对比_
03｜领域微调基础模型选择LLaMA、GLM、BLoom及其对比_ev_
04｜领域微调微调加速prompttuningLoRAadapter_
05｜金融领域微调模型项目解读：FinGPT、Cornucopia-LLaMA-Fin-Chinese等_
06｜法律领域微调模型项目解读：LawGPT_zh、LawyerLLaMA等_
07｜医疗领域微调模型项目解读：ChatDoctor、Huatuo等_
08｜教育领域微调模型项目解读：Taoli、MediaLLaMA等_
09｜多步骤微调、扩充LLAma词表、遗忘问题、幻觉问题的一些思考_
10｜大模型长文本技术实现思路及代表案例_
11｜大模型长文本技术主流评测_
12｜嫁接模型SOLAR及Moe模型基本理解_
13｜Moe模型的优缺点_
14｜现有开源的代表Moe模型项目_

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