[已完结]LLM算法工程师全能实战训练营

获课：www.bcwit.top/13877/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 第一章：课程定位与目标 1.1 目标学员群体 本训练营面向希望系统掌握大型语言模型（LLM）技术的算法工程师、NLP研究者及AI转型从业者。无论你是零基础入门者，还是具备一定经验的工程师，均可通过本课程提升LLM全链路开发能力。 1.2 核心培养目标 掌握LLM从算法原理到工程落地的完整技术栈。 能够独立设计并优化万亿参数模型训练流程。 具备解决真实业务场景中LLM应用难题的能力。 获得进入顶尖AI实验室或头部企业LLM团队的竞争力。 第二章：核心模块详解 2.1 基础理论模块 NLP基础强化： 深度解析词向量（Word2Vec、GloVe）、注意力机制（Self-Attention）等核心技术。 实战：从零实现Transformer编码器-解码器架构。 预训练语言模型： 剖析BERT、GPT系列模型的演进逻辑与训练目标（MLM、CLM、SFT等）。 对比分析不同架构（Decoder-only、Encoder-Decoder）的适用场景。 2.2 进阶技术模块 模型优化技术： 量化（INT8/INT4训练）、剪枝（Magnitude-based、L0正则化）、知识蒸馏（DistilBERT、TinyBERT）。 分布式训练：数据并行、模型并行（Tensor/Pipeline）、混合并行策略实战。 多模态融合： 解析Flamingo、BLIP-2等架构，实现文本-图像联合编码。 实战：构建多模态对话系统，支持图片描述生成。 强化学习与人类反馈： 深度解析PPO算法在RLHF中的应用，优化模型输出安全性。 构建奖励模型（Reward Model），实现偏好对齐。 2.3 工程实践模块 模型部署与推理优化： 量化感知训练（QAT）与部署（TensorRT、ONNX Runtime）。 实战：在V100/A100 GPU上部署7B/13B模型，实现延迟<100ms。 分布式训练系统： 基于PyTorch/DeepSpeed构建万亿参数模型训练集群。 故障恢复：Checkpoint机制、弹性训练（Elastic Training）实战。 数据工程： 构建PB级数据管道，实现数据清洗、去重、质量评估自动化。 实战：从Common Crawl数据中筛选高质量语料。 2.4 实战项目模块 项目一：智能对话系统 需求：构建支持多轮对话、知识检索的ChatBot。 技术栈：LLaMA-2 + LangChain + Pinecone向量数据库。 成果：实现上下文记忆、外部知识调用、多风格回复。 项目二：文本生成工具 需求：开发长文本生成、摘要提取工具。 技术栈：GPT-NeoX + 约束解码（Beam Search、Top-p）。 成果：生成小说章节、学术论文摘要，支持风格迁移。 项目三：知识图谱构建 需求：从非结构化文本中抽取实体关系，构建领域知识库。 技术栈：BERT-NER + 图神经网络（GAT）。 成果：实现医疗、金融领域知识图谱自动化构建。 第三章：技术深度与广度 3.1 算法原理深度剖析 从数学公式推导Transformer的缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）。 解析MoE（Mixture of Experts）架构的路由机制与训练技巧。 3.2 工程实现全覆盖 对比DeepSpeed、Megatron-LM、Colossal-AI等框架的优劣。 实战：在Kubernetes集群上部署LLM服务，实现自动扩缩容。 3.3 行业应用场景拓展 医疗：解析PubMedGPT在医学文献分析中的应用。 金融：构建智能投研助手，实现财报数据提取与风险评估。 第四章：职业发展支持 4.1 职业规划服务 提供1v1简历优化，针对LLM岗位定制项目经验描述。 模拟面试：覆盖系统设计题（如“设计万亿参数模型训练集群”）、算法题（如“实现Transformer前向传播”）。 4.2 行业资源对接 邀请Meta、Google等企业LLM团队负责人分享招聘标准。 提供内推机会，覆盖OpenAI、Anthropic、百度等顶尖实验室。 第五章：学习方式与资源 5.1 授课形式 线上直播+录播：支持无限次回放，配套中文字幕。 线下集训（可选）：在北京/上海/深圳开展高强度代码实战。 5.2 学习社群 专属论坛：学员可提问、分享笔记、组队参与Kaggle竞赛。 每周Office Hour：讲师直播答疑，解析最新论文（如LLaMA-3、Gemma）。 5.3 学习资料库 提供全套代码模板（如Transformer实现、量化脚本）。 更新SOTA论文解读（如Retrieval-Augmented Generation、Agentic LLM）。