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第一天
主题：LLM初体验
上午：
一，大模型的发展背景和模型演进
- 数据增长和算力提升
- LSTM到BERT到LLM的参数巨变
- 最新paper解读（根据授课时间，选择最近的核心paper进行解读）
二，大模型核心阶段的认识和理解
- 预训练（CLM，Scaling Law等）
- 对齐（SFT，RW，RLHF）
- 微调（p-tuning，p-tuningV2，Lora等）
下午：
三，大模型核心架构详解Transformer
- 基本组成部分
- self-attention中的QKV的含义
- self-attention中scale的作用
- self-attention的时间复杂度问题
四，业界为何使用LLM，应该具备的条件？
- 传统bert-fintuning模式的典型弊端
- 离线需求场景下的llm提示工程
- 什么数据规模可以考虑微调
- 什么阶段应该考虑预训练和对齐工程
第二天
主题：必要的提示工程
上午：
一，为什么提示工程是必要的？
- 探索chatGPT的能力上限
- 构建领域能力测试模块（术语解释，常识理解，逻辑逻辑，业务问题退化）
- 提示工程中大模型的指令测试，稳定性测试，准确率测试目的与方法
二，提示工程的标准设计方案
- 基本结构组成（角色，问题，示例，输出格式，注意点）
- 与业务结合的CoT badcase分析方法
- 基于RAG的业务知识注入
- 基于reAct的相关工具使用
- Agent的适应场景和设计方案
下午：
三，提示工程案例剖析：
《领域知识注入的常见问题和解决方案》
- 如何选择知识库的embedding方法
- 如何设计业务上的“相似度度量”
四，前沿提示工程的paper深入解读：
- THE UNLOCKING SPELL ON BASE LLMS: RETHINKING ALIGNMENT VIA IN-CONTEXT LEARNING （来自艾伦实验室）
- Automatic Prompt Optimization with “Gradient Descent” and Beam Search（ 来自微软研究院）
第三天
主题：大模型微调
上午：
一，常见微调方法的技术原理解析：
- p-tuning，p-tuningv2
- lora，adalora，qlora等
二，微调数据的分布控制和增强方法
- 如何进行微调数据的分布控制
- 基于CoT的数据逻辑增强
- 将self-instruct应用于微调数据
下午：
三，大模型微调案例剖析
《微调过程的常见问题和解决方案》
- 幻觉问题划分和对应的解决方案
- 复读机问题的本质原因和解决方案
四，前沿微调技术paper的深入解读：
- SLoRA: Federated Parameter Efficient Fine-Tuning of Language Models （来自南加州大学）
- A Comparative Study between Full-Parameter and LoRA-based Fine-Tuning on Chinese Instruction Data for Instruction Following Large Language Model（ Lora技术在中文语料下的对比报告）
第四天
主题：大模型的评估与推理加速
上午：
一，大模型的评估指标与方法
- 算法角度的效果和效率评估指标
- 业务指标的设计融合与正相关
- 多层次指标设计的重要性
二，大模型分布式方法与工具
- 数据并行，模型并行，流水线并行，序列并行
- 工具：Deepspeed，Accelerate，Triton
下午：
三，大模型训练平台设计的重要性
- 数据处理流程和算力调度
- 算法团队整体效率提升的关键
四，总结与展望
- 整体总结
- 未来大模型技术展望（架构改进，多模态等）
- Monarch Mixer: A Simple Sub-Quadratic GEMM-Based Architecture （来自neurIPS2023 斯坦福大学）
- Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models（来自微软研究院）
- 互动讨论
讲师介绍：
周老师
- LLM实战专家，8年算法从业经历，曾就职于字节，快手，宜信等互联网公司，主导算法团队AIGC方向的探索和落地，对大模型预训练，对齐，微调具有丰富工程实践经验。