1从零构建LLM核心组件,掌握底层原理
- 1访问CookLLM官网并购买课程,获取学习资料和代码仓库访问权限
- 2按照课程模块顺序,从数据预处理、模型架构设计开始,逐步用Python和深度学习框架实现Transformer等核心组件
- 3在每个模块完成后,运行提供的测试用例验证实现正确性,并对比参考实现进行调试优化
2实战训练小型语言模型,完成端到端流程
- 1在课程指导下,准备一个小型文本数据集(如维基百科子集)并进行清洗和分词
- 2使用课程提供的训练脚本,在本地或云GPU上训练一个迷你GPT模型,调整超参数(如学习率、批次大小)
- 3评估模型生成文本的质量,并利用课程中的技巧进行改进,如温度采样、top-k过滤
3深入微调与部署,打造定制化LLM应用
- 1学习课程中关于微调(如LoRA)的章节,选择一个预训练模型(如GPT-2)作为基础
- 2使用自己的领域数据(如客服对话)进行微调,通过课程提供的代码库完成训练和验证
- 3将微调后的模型导出为可部署格式(如ONNX),并编写简单的API服务进行推理测试
