超越微调的大型语言模型性能优化
掌握数据增强、模型剪枝与蒸馏等进阶技术
学习内容：
* 解释超越传统微调方法优化LLM模型的重要性与优势
* 应用数据增强技术提升训练数据的数量与多样性
* 使用领域适配技术减少数据不匹配与不一致性
* 通过模型剪枝降低模型复杂度与体积
* 采用模型蒸馏技术提升模型效率与推理速度
课程内容主题：
* 数据增强技术（增加数据量与多样性）
* 领域适配技术（减少数据偏差）
* 模型剪枝技术（简化模型结构）
* 模型蒸馏技术（提升推理效率）
* 2024年更新内容（包括ChromaDB向量化、ROPE微调、自奖励框架等）
课程要求：
* 熟悉Python编程语言
* 具备PyTorch框架使用经验
课程详细描述：
* 课程针对企业技术负责人与开发者，提供超越传统微调的LLM优化方案
* 覆盖数据增强、领域适配、模型剪枝与蒸馏四大核心技术模块
* 包含2024年最新技术更新（如RAFT框架、GPT自动训练器等）
* 提供完整实操案例与技术细节（如RAG调优对比、数据需求分析）
* 适合具备自然语言处理与深度学习基础的学习者
* 通过本课程可独立完成LLM模型的全流程优化与部署
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