领域大模型微调案例课

领域大模型微调案例课

2 小时构建领域大模型微调新视野

老刘老刘说 NLP 技术公众号 / 社区作者

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01｜为什么要做领域模型？

时长 06:39

02｜ChatGPT 训练回顾及领域模型微调范式

时长 12:12

03｜领域微调基础模型选择 LLaMA、GLM、BLoom 及其对比

时长 13:15

04｜领域微调微调加速 prompt tuningLoRAadapter

时长 04:09

05｜金融领域微调模型项目解读：FinGPT、Cornucopia-LLaMA-Fin-Chinese 等

时长 15:26

06｜法律领域微调模型项目解读：LawGPT_zh、 Lawyer LLaMA 等

时长 23:38

07｜医疗领域微调模型项目解读：ChatDoctor、 Huatuo 等

时长 18:21

08｜教育领域微调模型项目解读：Taoli、Media LLaMA 等

时长 04:37

09｜多步骤微调、扩充 LLAma 词表、遗忘问题、幻觉问题的一些思考

时长 20:13

10｜大模型长文本技术实现思路及代表案例

时长 14:32

11｜大模型长文本技术主流评测

时长 02:43

12｜嫁接模型 SOLAR 及 Moe 模型基本理解

时长 12:44

13｜Moe 模型的优缺点

时长 05:48

14｜现有开源的代表 Moe 模型项目

时长 04:06

讲师

老刘

老刘说 NLP 技术公众号 / 社区作者

主要研究方向为大模型训练及落地应用、知识图谱构建与 RAG 增强问答、多模态文档理解，目前申请发明专利十余项、论文数篇，近年来在 0GB-Wikikg2、CCKS 多模态实体对齐、ICPR 等国内外评测中获得多项冠亚军。开源项目 70 余项，具有广泛影响力。