![](https://ttkt.net/wp-content/uploads/2024/08/image-56.png?v=1722922115)
课程介绍:
博学谷·AI大模型训练营第一期提供了全面的大模型技术培训,包括理论教学和实战项目。课程覆盖了从大模型的基础概念到具体应用的各种主题,并通过多个行业案例深入讲解了如何利用大模型解决实际问题。
开营仪式后,学员们首先学习了Python基础和大模型相关的前置知识,随后逐步深入到大模型的架构、主流模型介绍以及prompt-tuning方法。课程还包含了多个基于不同领域的项目实践,例如金融行业的动态风向评估、电商领域的虚拟试衣系统、物流行业的智能问答系统等。
在项目实施过程中,学员不仅能够接触到如BERT、PET、P-Tuning等技术的应用,还能了解如何使用ChatGLM-6B等先进的语言模型来解决问题。此外,课程还介绍了LangChain框架的使用方法,并通过实际操作掌握了稳定扩散(Stable Diffusion)等图像生成模型的应用。
整个训练营结合了视频教程、源码分析、实操项目等多种学习材料,旨在帮助学员掌握大模型的开发与应用技能。通过这些实践,学员可以更好地理解大模型的工作原理并应用于具体的业务场景中。
课程截图:
![](https://ttkt.net/wp-content/uploads/2024/08/image-57.png?v=1722922196)
课程目录:
- 1-1 开班仪式+python前置课程串讲.mp4
- 1-2 大模型前置知识.mp4
- 1-3 大模型前置知识.mp4
- 1-4 大模型基础知识.mp4
- 1-5 大模型主要类别架构.mp4
- 1-6 主流大模型介绍及大模型prompt-tuning方法入门.mp4
- 1-6 主流大模型介绍及大模型prompt-tuning方法入门2.mp4
- 1-7 主流大模型介绍及大模型prompt-tuning方法入门.mp4
- 1-8 大模型prompt-tuning方法进阶.mp4
- 1-9 大模型提示词工程应用.mp4
- 1-10 【项目1】金融行业动态风向评估.mp4
- 1-11 【项目1】金融行业动态风向评估.mp4
- 1-12 【项目2】电商领域虚拟试衣系统.mp4
- 1-13 【项目2】电商领域虚拟试衣系统.mp4
- 1-14 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统.mp4
- 1-15 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统.mp4
- 1-16 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统 2024.03.05.mp4
- 1-17 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统(2024.03.07).mp4
- 1-18 【项目4】大健康行业智能问诊系统(2024.03.10).mp4
- 1-19 20 【项目4】大健康行业智能问诊系统.mp4
- 1-21【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于bert+pet方式】.mp4
- 1-22【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于bert+p-tuning方式】.mp4
- 1-23【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于bert+p-tuning方式】.mp4
- 1-24 【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4
- 1-25 【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4
- 1-26 stable diffusion多模态大模型应用实战.mp4
- 1-27 stable diffusion多模态大模型应用实战.mp4
- 1-28 stable diffusion多模态大模型应用实战.mp4
- 1-29 stable diffusion多模态大模型应用实战.mp4
- 1-30 stable diffusion多模态大模型应用实战.mp4
- 1-31 文心一言& 百度千帆大模型平台.mp4
- 1-32 文心一言& 百度千帆大模型平台.mp4
- 1-33 讯飞星火大模型+星火微调平台应用.mp4
- 1-34 讯飞星火大模型+星火微调平台应用.mp4
- 1-35 综合项目与项目路演+【拓展】ai论文导读与论文撰写.mp4
- 直播资料
- 1月27日
- 00-深度学习简介.pdf
- 01-pytorch基本使用.pdf
- 1月30日
- 部分截图
- ppl公式解析.png
- 神经网络语言模型介绍.png
- 项目开发人员配置.jpg
- 指标解析.png
- 代码
- llm_base
- __init__.py
- bleu_demo.py
- ppl_demo.py
- rouge_demo.py
- 课件
- 01-llm基础知识.pdf
- 作业
- 作业.txt
- 大模型项目研发流程.pdf
- 2月1日
- 课件+预习
- 01-chatgpt模型原理介绍.pdf
- 02-llm主要架构介绍.pdf
- 2月20日
- 课件+预习
- 01-大模型prompt-tuning方法进阶.pdf
- 02-大模型提示工程指南.pdf
- 2月22日
- chatglm-6b
- examples
- ad-writing-2.png
- blog-outline.png
- comments-writing.png
- email-writing-1.png
- email-writing-2.png
- information-extraction.png
- role-play.png
- self-introduction.png
- sport.png
- tour-guide.png
- improve
- data_sample.jsonl
- readme.md
- limitations
- factual_error.png
- math_error.png
- self-confusion_google.jpg
- self-confusion_openai.jpg
- self-confusion_tencent.jpg
- ptuning
- arguments.py
- deepspeed.json
- ds_train_finetune.sh
- evaluate.sh
- evaluate_finetune.sh
- main.py
- readme.md
- readme_en.md
- train.sh
- train_chat.sh
- trainer.py
- trainer_seq2seq.py
- web_demo.py
- web_demo.sh
- resources
- cli-demo.png
- english-q1-new.png
- english-q1-old.png
- english-q2-new.png
- english-q2-old.png
- english-q3-new.png
- english-q3-old.png
- english-q4-new.png
- english-q4-old.png
- visualglm.png
- web-demo.gif
- web-demo.png
- webglm.jpg
- wechat.jpg
- wechat.md
- thudm
- chatglm-6b
- chatglm-6b-int4
- config.json
- configuration_chatglm.py
- ice_text.model
- license
- model_license
- modeling_chatglm.py
- pytorch_model.bin
- quantization.py
- quantization_kernels.c
- quantization_kernels_parallel.c
- readme.md
- tokenization_chatglm.py
- tokenizer_config.json
- config.json
- configuration_chatglm.py
- ice_text.model
- license
- model_license
- modeling_chatglm.py
- pytorch_model.bin.index.json
- pytorch_model-00001-of-00008.bin
- pytorch_model-00002-of-00008.bin
- pytorch_model-00003-of-00008.bin
- pytorch_model-00004-of-00008.bin
- pytorch_model-00005-of-00008.bin
- pytorch_model-00006-of-00008.bin
- pytorch_model-00007-of-00008.bin
- pytorch_model-00008-of-00008.bin
- quantization.py
- readme.md
- test_modeling_chatglm.py
- tokenization_chatglm.py
- tokenizer_config.json
- api.py
- cli_demo.py
- cli_demo_vision.py
- faq.md
- license
- model_license
- project.md
- readme.md
- readme_en.md
- requirements.txt
- update.md
- utils.py
- web_demo.py
- web_demo_old.py
- web_demo_vision.py
- web_demo2.py
- 01-大模型提示工程指南.pdf
- 02-金融行业动态方向评估项目.pdf
- 2月25日
- 代码
- finance_classify.py
- finance_ie.py
- finance_text_matching.py
- test.py
- 课件
- 02-金融行业动态方向评估项目介绍.pdf
- 03-llm实现金融文本文本分类.pdf
- 04-llm实现金融文本信息抽取.pdf
- 05-llm实现金融文本匹配.pdf
- 2月27日-虚拟试衣
- 01-讲义
- 01-虚拟试衣背景.pdf
- 02-阿里pai平台.pdf
- 03-阿里云注册及开通pai.pdf
- 04-pai_dsw的环境搭建.pdf
- pai平台开通指南.pdf
- 人工智能平台pai使用指南.pdf
- 2月29日-虚拟试衣
- 01-讲义
- 04-pai_dsw的环境搭建.pdf
- 05-虚拟试衣实践.pdf
- 06-资源清理.pdf
- 2月3日
- 课件
- 01-llm主流开源大模型介绍.pdf
- 02-大模型prompt-tuning方法入门.pdf
- 3月10日
- 代码
- gpt2_chatbot
- config
- config.json
- data
- data_preprocess
- __init__.py
- dataloader.py
- dataset.py
- preprocess.py
- medical_train.pkl
- medical_train.txt
- medical_valid.pkl
- medical_valid.txt
- gpt2
- generation_config.json
- merges.txt
- readme.md
- tokenizer.json
- vocab.json
- other_data
- 闲聊语料.pkl
- 闲聊语料.txt
- save_model
- epoch97
- config.json
- pytorch_model.bin
- save_model1
- min_ppl_model_bj
- config.json
- generation_config.json
- model.safetensors
- templates
- index.html
- index1.html
- vocab
- vocab.txt
- vocab2.txt
- __init__.py
- app.py
- flask_predict.py
- functions_tools.py
- interact.py
- parameter_config.py
- readme
- train.py
- 课件
- 基于gpt2搭建医疗问诊机器人.pdf
- 3月12日
- 代码
- pet.zip
- 课件
- 01-新零售行业评价决策系统介绍.pdf
- 02-基于bert+pet方式文本分类介绍.pdf
- 03-基于bert+pet方式数据预处理介绍.pdf
- 04-基于bert+pet方式模型搭建.pdf
- 课前下载
- bert-base-chinese
- config.json
- flax_model.msgpack
- pytorch_model.bin
- readme.md
- tf_model.h5
- tokenizer.json
- tokenizer_config.json
- vocab.txt
- 预训练模型
- bert-base-chinese
- config.json
- tokenizer.json
- 3月14日
- 代码
- pet.zip
- 03-基于bert+pet方式数据预处理介绍.pdf
- 3月17日
- 代码
- p-tuning
- checkpoints
- model_old_best
- config.json
- generation_config.json
- model.safetensors
- pytorch_model.bin
- special_tokens_map.json
- tokenizer.json
- tokenizer_config.json
- vocab.txt
- data
- data_handle
- __init__.py
- data_loader.py
- data_preprocess.py
- dev.txt
- train.txt
- verbalizer.txt
- utils
- __init__.py
- common_utils.py
- metirc_utils.py
- verbalizer.py
- __init__.py
- inference.py
- ptune_config.py
- train.py
- 课件
- 05-基于bert+p-tuning方式文本分类介绍.pdf
- 06-基于bert+p-tuning方式数据预处理介绍.pdf
- 07-基于bert+p-tuning方式文本分类模型搭建.pdf
- 3月19日
- 代码
- ptune_chatglm
- data
- data_handle
- __init__.py
- data_loader.py
- data_preprocess.py
- dataset.jsonl
- mixed_dev_dataset.jsonl
- mixed_train_dataset.jsonl
- utils
- __init__.py
- common_utils.py
- __init__.py
- glm_config.py
- inference.py
- train.py
- 课件
- 新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.pdf
- 3月21日
- 代码
- ptune_chatglm
- data
- data_handle
- __init__.py
- data_loader.py
- data_preprocess.py
- dataset.jsonl
- mixed_dev_dataset.jsonl
- mixed_train_dataset.jsonl
- utils
- __init__.py
- common_utils.py
- __init__.py
- glm_config.py
- inference.py
- train.py
- 课件
- 新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.pdf
- 趋动云使用《补充》.pdf
- 3月26日aigc
- 01-aigc 背景.pdf
- 02-图像生成方法.pdf
- 3月28日图像生成
- 03-stablediffusion详解.pdf
- 3月30号图像生成
- 03-stablediffusion详解.pdf
- 04-stablediffusion实践.pdf
- 3月3日
- 代码
- project2
- agents_module
- demo_agent.py
- chains_module
- demo_use_llmchain.py
- demo_use_simplechain.py
- indexes_module
- demo_dataloader.py
- demo_retriver.py
- demo_text_split.py
- demo_vector.py
- pku.txt
- 衣服属性.txt
- memory_module
- demo_memory.py
- demo_message_dict.py
- demo_up_memory.py
- models_module
- demo_chat_models.py
- demo_embedding_models.py
- demo_llms.py
- prompts_module
- demo_few_shot.py
- demo_zero_shot.py
- 课件
- 01-langchain基础知识入门.pdf
- 02-基于langchain+chatglm-6b实现物流行业信息咨询.pdf
- 一定要下载的模型
- m3e-base
- 1_pooling
- config.json
- config.json
- gitattributes
- model.safetensors
- modules.json
- pytorch_model.bin
- readme.md
- sentence_bert_config.json
- special_tokens_map.json
- tokenizer.json
- tokenizer_config.json
- vocab.txt
- 3月5日
- 代码
- __pycache__
- get_vector.cpython-310.pyc
- get_vector.cpython-311.pyc
- get_vector.cpython-38.pyc
- model.cpython-310.pyc
- model.cpython-311.pyc
- model.cpython-38.pyc
- faiss
- camp
- index.faiss
- index.pkl
- logistics
- index.faiss
- index.pkl
- m3e-base
- 1_pooling
- config.json
- config.json
- gitattributes
- model.safetensors
- modules.json
- pytorch_model.bin
- readme.md
- sentence_bert_config.json
- special_tokens_map.json
- tokenizer.json
- tokenizer_config.json
- vocab.txt
- get_vector.py
- main.py
- model.py
- new_demo.py
- test.py
- 物流信息.txt
- 课件
- 01-langchain基础知识入门.pdf
- 02-基于langchain+chatglm-6b实现物流行业信息咨询.pdf
- 3月7日
- 代码
- gpt2_chatbot
- config
- config.json
- data
- data_preprocess
- __init__.py
- dataloader.py
- dataset.py
- preprocess.py
- medical_train.txt
- medical_valid.txt
- gpt2
- generation_config.json
- merges.txt
- readme.md
- tokenizer.json
- vocab.json
- templates
- index.html
- vocab
- vocab.txt
- vocab2.txt
- __init__.py
- app.py
- flask_predict.py
- functions_tools.py
- interact.py
- parameter_config.py
- pytorch_tools.py
- readme
- test.py
- train.py
- 课件
- 基于gpt2搭建医疗问诊机器人.pdf
- 4月2号图像生成
- img_plaidshirtprogrammer
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- img-glasses
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- 00088-2356360215.png
- weights
- glass.safetensors
- model-plaidshirtprogrammer.ckpt
- 05-腾讯云ai绘画.pdf
- aigc_demo_origin.zip
- 4月7日-文心一言和千帆大模型
- 01-文心一言的使用.zip
- 02-千帆大模型简介.pdf
- 03-千帆大模型的使用.zip
- sample-text-dialog-unsort-jsonl.zip
- 清洗emoji数据的demo数据集.zip
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