大模型框架搭建与模型分析培训

第一章：主流框架搭建

第一节（LLM）主流框架搭建步骤

1. 深入学习并掌握PyTorch框架的搭建环境

2. 探讨在conda虚拟环境中对不同版本的冲突

3. 验证GPU支持以及配置PyCharm的导入

4. 分析搭建过程中可能遇到的挑战与解决方案

第二章：自然语言和多模态领域模型

第二节：LLaMA训练和原理

1. 详述LLaMA训练流程和逻辑原理

2. 掌握预训练和微调两个阶段的规律

3. 讨论采用不同的神经网络结构和训练策略的不同

第三节：GLM模型原理和数据建模

1. 介绍线性函数在响应变量与预测变量之间的关系

2. 了解GLM的核心组成部分（链接函数）

3. 举例不同领域的数据分析和建模问题

第三章：实践和训练

第四节：实验和练习

1. 动手实践：使用开源工具搭建简单的PyTorch框架、GLM建模

2. 分组讨论：分享实验心得与遇到的难题

第五节：（LLM）训练技术应用

1. 探讨知识蒸馏和模型压缩技术在大语言模型中的应用

2. 介绍多任务学习和迁移学习在大语言模型训练中的优势和实践方法

3. 案例分析：LLM在实际项目中的应用与效果