全面解析RLHF，PPO，DPO，Flash Attention，增量學習等大模型算法

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原標題：全面解析RLHF，PPO，DPO，Flash Attention，增量學習等大模型算法
關鍵字：解讀,模型,算法,技術,數據
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：16538字

內容摘要：

隨著大模型的飛速發展，在短短一年間就有了大幅度的技術迭代更新，從LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、PPO、DPO、蒸餾技術到模型增量學習、數據處理、開源模型的理解等，幾乎每天都有新的發展。
我們總結了算法工程師需要掌握的大模型微調技能，并制作了大模型微調技能圖譜，希望可以幫助大家將知識體系梳理清楚，為未來在大模型的工作與科研道路上節省時間，提高效率！
作為算法工程師，面對如此龐大又在飛速迭代的大模型技術體系，您是否有感覺自己的學習步伐有點跟不上技術的發展？或者對這些新興技術的理解僅僅停留在應用層面上，實際上對背后的原理并沒有深入剖析過？如果您希望在大模型賽道上持續保持競爭壁壘，對技術本身的深入理解是很必要的選項。
鑒于這類痛點，并迎合技術的發展，貪心科技推出《大模型微調算法實戰營》，通過3個月的時間，全面掌握以上圖譜中列出的知識技術以及背后的精髓，幫大家大大節省學習成本。
下面是7個階段學習安排，感興趣的朋友們歡迎掃碼咨詢。
掃描二維碼，添加顧問老師咨詢~詳細大綱第一階段：大模型基礎
第一章：開營典禮
介紹課程目標、安排和

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作者簡介：專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內外機構投資人，互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作：zym5189