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015-RAG与AI Agent应用开发实战
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《大模型算法实战100例》
VIP16
本课程属于：015-RAG与AI Agent应用开发实战
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《大模型算法实战100例》
共 100 例
01
从零实现的预训练流程
02
微调BERT进行情感分类
03
基于LoRA的高效参数微调
04
实现前缀微调（Prefix Tuning）
05
提示学习（Prompt Tuning）实战
06
构建一个简单的RAG问答系统
07
使用DPO进行偏好对齐
08
实现PEFT中的Adapter模块
09
基于RLHF的强化学习微调
10
实现模型并行训练（张量并行）
11
数据并行训练实战
12
流水线并行训练实践
13
混合精度训练（FP16）
14
梯度累积与梯度裁剪
15
学习率调度策略对比
16
权重衰减与正则化
17
实现Transformer-XL的长序列建模
18
使用Longformer处理长文档
19
实现稀疏注意力机制
20
线性注意力机制实现
21
实现FlashAttention加速
22
模型量化（INT8）推理
23
知识蒸馏
24
模型剪枝实战
25
实现ONNX导出与推理
26
使用TensorRT加速推理
27
实现模型服务化部署
28
使用vLLM部署大模型
29
实现流式输出生成
30
构建多轮对话系统
31
实现文本摘要生成
32
实现机器翻译（英中）
33
实现命名实体识别（NER）
34
实现关系抽取
35
实现文本蕴含识别
36
实现语义相似度计算
37
实现零样本分类
38
实现少样本学习（Few-shot）
39
实现思维链（CoT）提示
40
实现自洽性（Self-Consistency）
41
实现ReAct模式
42
构建Agent工具调用系统
43
实现代码生成模型微调
44
实现代码补全功能
45
实现代码翻译（Python到Java）
46
实现代码摘要生成
47
实现文本到SQL生成
48
实现表格问答
49
实现图像描述生成
50
实现视觉问答（VQA）
51
实现跨模态检索
52
实现语音识别（ASR）
53
实现文本到语音（TTS）
54
实现情感分析（多语言）
55
实现仇恨言论检测
56
实现假新闻检测
57
实现垃圾邮件过滤
58
实现主题分类
59
实现意图识别与槽填充
60
实现问答抽取（SQuAD）
61
实现开放域问答
62
实现多文档问答
63
实现对话状态跟踪
64
实现对话生成（个性化）
65
实现故事生成
66
实现诗歌生成
67
实现歌词生成
68
实现新闻标题生成
69
实现广告文案生成
70
实现产品描述生成
71
实现邮件自动回复
72
实现会议纪要生成
73
实现法律文书摘要
74
实现医学文献摘要
75
实现科学摘要
76
实现多语言摘要
77
实现低资源语言翻译
78
实现术语一致性翻译
79
实现文档级翻译
80
实现同声传译模拟
81
实现语音翻译（端到端）
82
实现手语识别（初步）
83
实现OCR文本识别
84
实现文档信息抽取
85
实现表格结构识别
86
实现图表问答
87
实现多模态情感分析
88
实现视频描述生成
89
实现视频问答
90
实现3D点云分类
91
实现图神经网络节点分类
92
实现知识图谱补全
93
实现推荐系统（基于文本）
94
实现序列推荐
95
实现点击率预测
96
实现异常检测（日志）
97
实现时间序列预测（Transformer）
98
实现强化学习环境中的语言模型
99
实现多智能体对话
100
实现模型可解释性（注意力可视化）
所属VIP或分类
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