大模型全栈总览【合集·上】

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作者： 大模型解码室

原文链接： 大模型全栈总览

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观看时间：共6h左右

摘要

该合集主要内容是关于大模型全栈技术的视频教程系列上集，涵盖了包括数据介绍、提词工程、训练总览、tokenizer等多方面内容，旨在帮用户从理论到实战全面了解和掌握大模型的生态和技术栈。

分集

大模型全栈总览

从多角度提供大模型教程概述。

大模型全栈01期-数据介绍

聚焦人工智能领域中大模型训练时数据的关键作用。

大模型全栈02期-提词工程

详细阐述提词工程的四个要素（指令、上下文、数据、提示），举例不同提词策略，强调模型回答复杂问题能力提升，不再需过多提示，还提出提质工程注意事项，如避免模糊，确保具体简洁以提升回答准确性。

大模型全栈03期-训练总览

详述大模型开发过程，涵盖基础知识、预训练、测试方法、微调、强化学习、分布式训练等，还提到后续将介绍的上下文扩展技术及框架工具。

大模型全栈04期-tokenizer

分词在自然语言处理中的重要性，介绍三种分词方法优缺点、几种分词算法、分词表选择与词表扩充，还通过案例展示从零训练分词器。

大模型全栈05期-transformer原理-embedding原理-增量预训练技巧

涵盖 Transformer 模型的原理与组件，主流模型架构分类特点，开源模型介绍，增量预训练技术重要性，强化学习应用及分布式训练技术要点，涉及多个关键技术和应用场景。

大模型全栈06期-微调01-微调前置-内含openAI垂直大模型生成方案介绍

详细介绍微调大模型的前置步骤，以 OpenAI 垂直大模型生成方案为例，阐述微调的定义、目的、重要性，以及微调前的数据准备等工作，强调注意事项、策略选择，并提供案例和指南。

大模型全栈07期-微调02-PEFT高效参数微调技术速览lora等技术、lora应用场景、lora调优经验

介绍大型模型微调的多方面，包括目标是减少计算资源和时间，详解 LoRA 技术及其理论基础、实现步骤，对比其他 PEFT 技术，还通过实验讨论了 LoRA 在不同任务及方面的优势。

观点提炼

• 大模型的全栈技术：该内容强调了大模型技术栈的全面性，从数据到推理的每一步都有详细的讲解和实战案例。

• 实战与理论结合：该期视频教程既包含了理论知识，也注重实战操作，如训练总览、微调技巧、强化学习实战等，以帮助观众更好地理解和应用大模型技术。

• 最新技术动态：对大模型领域的最新技术和动态，如 LoRA 参数微调技术、DPO 强化学习变体等提供了前沿信息。

• 学习路径指导：通过系列教程的形式，up主大模型解码室为希望学习大模型技术的观众提供了一个清晰的学习路径，有助于他们从零开始，逐步掌握大模型的相关知识和技能。