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大模型训练全流程实战精讲：从 0 入门到落地精通
本课程聚焦大模型训练全流程，从训练前设计规划（目标定义、架构选型）、数据准备（采集清洗、合成验证），到预训练（目标策略、分布式部署）、后训练优化（SFT、RLHF、多模态对齐），再到评估迭代（基准测试…
本课程聚焦大模型训练全流程，从训练前设计规划（目标定义、架构选型）、数据准备（采集清洗、合成验证），到预训练（目标策略、分布式部署）、后训练优化（SFT、RLHF、多模态对齐），再到评估迭代（基准测试、红队测试）、部署服务（模型压缩、多平台适配）及持续维护（反馈分析、增量训练），系统拆解 7 大核心阶段。
课程结合 GPT、Gemini、LLaMA 等顶级模型实战案例，详解各环节任务内容、核心价值与技术策略，融入第一性原理与行业趋势分析。
通过课程，学员能全面掌握大模型从理论到落地的关键技术，理解不同场景下的方案选择逻辑，为 AI 项目开发、技术规划或学术研究提供扎实支撑。
模块00：先导片｜5 分钟看透大模型训练核心：为什么别人的模型能落地，你不行？
模块 01：开局定生死！训练前 3 大关键决策（避坑率提升 80%）
模块 02：燃料决定上限！高质量数据准备 4 步法（喂出强模型）
模块 03：地基打扎实！预训练 3 大核心技术（撑起模型通用能力）
模块 04：王牌升级！后训练优化 3 招（让模型 “会干活、听指挥”）
模块 05：质检不走过场！3 重评估 + 漏洞清零（上线零事故）
模块 06：落地即爆款！部署 3 大关键动作（低延迟 + 全平台适配）
模块 07：持续进化！模型长期维护 3 大闭环（越用越好用）
智里有数/潘冬林
大模型实施顾问