本课程全面解析 AI 大模型微调的核心技术与实战应用，旨在帮助学员掌握如何在实际场景中高效优化和部署大规模语言模型。课程内容不仅涵盖基于 LangChain 和 ChatGLM 的私有化聊天机器人部署，还深入探讨如何利用 RLHF（基于人类反馈的强化学习）技术训练与优化 ChatGPT 类大模型。通过一系列实战项目，学员将学会在不同应用场景中微调大模型，显著提升模型的自适应能力和运行效率。

此外，课程紧跟技术前沿，详细解读混合专家模型（MoEs）的最新进展，并指导学员如何通过分布式训练框架（如 Microsoft DeepSpeed）大幅提高大模型的训练效率。课程还重点介绍了 Meta AI 的 LLaMA 大模型系列，学员将通过动手实践，学习如何针对特定数据进行定制化微调，从而优化大模型在特定任务上的性能表现。

本课程融合了最新的研究成果与行业最佳实践，内容设计由浅入深，适合从入门到进阶的 AI 开发者与工程师。通过系统的理论讲解与丰富的实战演练，课程将全方位提升学员在 AI 大模型开发、微调与优化方面的核心技术能力。

课程核心模块

• 大语言模型微调前沿技术与应用概览
• 大模型四阶段技术全景解析
• 大语言模型的技术发展与演进路径
• 高效微调技术深度揭秘：PEFT 与 LoRA
• 大模型核心开发工具库详解
• Transformers 模型微调与量化实战
• 高效微调工具 HF PEFT 实战应用
• QLoRA 技术微调 ChatGLM3-6B 实战
• LangChain 应用开发框架快速入门
• 基于 LangChain 与 ChatGLM 的私有化聊天机器人部署
• 利用私有数据微调 ChatGLM3 实战
• ChatGPT 类大模型训练核心技术：RLHF 详解
• 混合专家模型（MoEs）技术原理与应用
• 大模型分布式训练框架：Microsoft DeepSpeed 实战
• Meta AI 大模型家族 LLaMA 解析与应用