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适合人群：
具有计算机科学基础背景，具有python基础，并希望想转行并专注于大模型应用的同学
你将会学到：
对大模型的RAG原理及实践有一个深刻的理解，并能够在当前课程的实践上进一步完善适应实际业务
课程简介：
从0到1 源码分析微调原理
01-为什么要微调
02-adapter微调方法介绍
03-prompt-prefix-tuning
04-p-tuningv2
05-lora
06-qlora原理介绍
07-chatglm源码分析-lora训练整体概览
08-chatglm源码分析-模型加载代码分析
09-chatglm源码分析-encode执行逻辑分析
10-lora参数配置结合源码介绍
11-lora入口函数分析
12-lora的类关系图
13-lora定义类的大体介绍
14-lora配置参数校验
15-chatglm模块改写成lora
16-lora参数冻结逻辑分析
17-模型最后一层的特殊处理&训练样本处理
18-chatglm的loratrainer解析
19-loraTrain初始化1
20-loraTrain初始化2
21-loraTrain初始化3
22-loraTrain初始化4
23-loraTrain训练过程分析1
24-loraTrain训练过程分析2
25-loraTrain训练过程分析3
26-loraTrain训练过程分析4
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课程大纲-chatglm的lora微调原理及源码剖析
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