揭秘大语言模型是如何训练出来的

主题介绍：

GPT、Llama 和 Claude 等大型语言模型 (LLM) 正在重塑世界——但你有没有想过这些强大的模型实际上是如何构建的？在本次LLM ZOOM 直播研讨会中，我们将揭开 LLM 的神秘面纱，带你了解从数据收集到模型部署的端到端 LLM 训练流程。无论你是工程师、研究人员、企业家还是 AI 爱好者，本次研讨会都将帮你了解当今最先进 AI 系统背后的关键步骤、挑战和策略。

为什么你应该加入：

本次网络研讨会旨在帮助您理解复杂的 LLM 体系，同时避免过度简化实际操作中的细节。如果您想构建、改进或仅仅是为了更好地理解 LLM，这是一个从实际实践中获取内部知识的机会，无需花费数周时间解读学术论文。

你将学到什么：

如何为 LLM 整理、清理和准备训练数据
LLM 训练流程的核心阶段 – 预训练、微调、评估
基础设施和工具：从 GPU 和 TPU 到分布式训练框架
优化成本、效率和模型质量的最佳实践
关键挑战（例如数据偏差、幻觉、扩展问题）以及专家如何应对
展望未来：参数高效训练和小型专用模型等新趋势

谁应该参加？

• AI/ML 工程师和研究人员
• 数据科学家探索模型开发
• 技术领导者和首席技术官正在规划人工智能计划
• 对深度人工智能技术感兴趣的学生和好奇人士
• 任何热衷于构建下一代智能系统的人

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