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获课:keyouit.xyz/4898/ 以下是为《30 天 LLM 算法特训计划》设计的详细学习框架,结合科学路径规划、代码实战与项目演练,帮助学员系统掌握大语言模型(LLM)开发技能: 阶段一:基础夯实(5 天) 目标:掌握深度学习与自然语言处理(NLP)核心概念 内容: 深度学习基础 神经网络原理(前向传播、反向传播) 激活函数与优化算法(Adam、SGD) 代码实战:使用PyTorch实现MNIST分类 NLP基础 文本预处理(分词、词嵌入) 传统NLP模型(RNN、LSTM、Transformer) 代码实战:基于LSTM的文本情感分析 大模型预备知识 预训练模型(BERT、GPT)原理 注意力机制与自回归模型 阶段二:LLM核心算法(10 天) 目标:深入理解Transformer架构与大模型训练 内容: Transformer架构解析 多头注意力机制与位置编码 代码实战:从零实现Mini-Transformer(简化版) 大模型预训练 自监督学习任务(MLM、NSP) 分布式训练技巧(数据并行、梯度累积) 代码实战:基于Hugging Face微调BERT 指令微调与对齐 RLHF(人类反馈强化学习)原理 代码实战:使用LoRA技术微调LLaMA 阶段三:工程化实战(10 天) 目标:掌握LLM全流程开发能力 内容: 模型部署与优化 模型量化(INT8/FP16)与剪枝 部署方案(ONNX Runtime、TensorRT) 代码实战:将GPT-2部署为RESTful API Prompt工程 上下文学习与思维链(CoT) 代码实战:设计多轮对话系统 项目演练 项目1:基于LLM的智能客服系统(RAG+微调) 项目2:多模态大模型(结合CLIP+Stable Diffusion) 阶段四:前沿拓展(5 天) 目标:了解行业趋势与高级技术 内容: 高效训练技术 混合精度训练、ZeRO优化器 代码实战:在A100上训练7B参数模型 模型压缩与蒸馏 知识蒸馏(Teacher-Student模型) 代码实战:用TinyBERT实现模型压缩 行业应用案例 代码生成(GitHub Copilot)、医疗问答 小组研讨:设计垂直领域LLM解决方案 学习资源与工具 代码库:Hugging Face Transformers、PyTorch Lightning 数据集:WikiText、C4、自定义领域数据 硬件支持:提供云GPU资源(如Colab Pro/AWS) 学习效果保障 每日任务:理论+代码+文档阅读 阶段性考核:算法题(LeetCode Medium难度)、项目答辩 社群支持:导师答疑+学员协作 通过此计划,学员可具备以下能力: ✅ 独立开发中小型LLM应用 ✅ 优化模型性能并部署至生产环境 ✅ 跟踪学术前沿(如Mamba、Q*) 是否需要针对某一模块(如模型压缩、多模态)展开更详细的实现方案?

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