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Llama 2 大模型算法与应用实践技术
不同于 ChatGPT、GPT-4 等闭源模型，开源大模型为 AI 开发者及各领域的研发人员提供了高效工具，显著降低了开发大模型的门槛。 但对于大部分开发者和企业而言，即便是开源大模型，从下载到应用，…
不同于 ChatGPT、GPT-4 等闭源模型，开源大模型为 AI 开发者及各领域的研发人员提供了高效工具，显著降低了开发大模型的门槛。
但对于大部分开发者和企业而言，即便是开源大模型，从下载到应用，也还是需要解决数据构造、模型训练、中文增强、知识库增强、安全评估、领域微调、推理算力消耗等诸多现实问题。要用好开源大模型提供的高效工具，还需要配套的「使用攻略」。
本课程邀请 4 位技术大牛系统拆解 Llama 2 大模型算法理论，并手把手带你动手搭建专属大模型。
第一课 Llama 2 大模型技术解读
第二课 基于 Llama 系列开源模型进行行业落地的实现范式与案例解读
第三课 基于 Llama 2 的多模态大模型技术与实践
第四课 Llama 2 开源模型量化及低成本微调实战
第五课 动手打造一个专属大模型
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