黑马博学谷-AI大模型训练营1期

编辑点评

聚焦AI大模型技术，实战性强，适合对AI应用开发感兴趣的初学者和从业者。

⭐ 编辑推荐

本训练营聚焦AI大模型技术，提供ChatGLM-6B等实战案例，助你掌握大模型开发与应用。

✨ 课程亮点

课程目录

📁 直播资料
📁     📁 2月22日
📁         📁 ChatGLM-6B
📁             📁 THUDM
📁                 📁 chatglm-6b
                    README.md  [6.6 KB]
                    pytorch_model-00006-of-00008.bin  [1.8 GB]
                    test_modeling_chatglm.py  [13.5 KB]
                    MODEL_LICENSE  [4.2 KB]
                    configuration_chatglm.py  [4.2 KB]
                    pytorch_model-00003-of-00008.bin  [1.8 GB]
                    LICENSE  [11.1 KB]
                    config.json  [773.0 B]
                    pytorch_model-00005-of-00008.bin  [1.8 GB]
                    ice_text.model  [2.6 MB]
                    tokenizer_config.json  [441.0 B]
                    pytorch_model-00004-of-00008.bin  [1.8 GB]
                    quantization.py  [14.7 KB]
                    pytorch_model-00001-of-00008.bin  [1.6 GB]
                    modeling_chatglm.py  [56.3 KB]
                    pytorch_model-00002-of-00008.bin  [1.8 GB]
                    pytorch_model-00008-of-00008.bin  [1019.8 MB]
                    tokenization_chatglm.py  [16.6 KB]
                    pytorch_model-00007-of-00008.bin  [1.0 GB]
                    pytorch_model.bin.index.json  [32.6 KB]
📁                 📁 chatglm-6b-int4
                    ice_text.model  [2.6 MB]
                    pytorch_model.bin  [3.6 GB]
                    tokenization_chatglm.py  [16.6 KB]
                    tokenizer_config.json  [446.0 B]
                    config.json  [838.0 B]
                    MODEL_LICENSE  [4.2 KB]
                    README.md  [4.8 KB]
                    quantization_kernels_parallel.c  [1.6 KB]
                    LICENSE  [11.1 KB]
                    configuration_chatglm.py  [4.3 KB]
                    quantization_kernels.c  [1.1 KB]
                    modeling_chatglm.py  [58.0 KB]
                    quantization.py  [30.3 KB]
📁             📁 improve
                README.md  [3.7 KB]
                data_sample.jsonl  [51.1 KB]
📁             📁 examples
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                comments-writing.png  [260.1 KB]
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📁             📁 ptuning
                main.py  [18.2 KB]
                trainer.py  [181.2 KB]
                README_en【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.md  [11.2 KB]
                evaluate.sh  [660.0 B]
                web_demo.py  [5.6 KB]
                arguments.py  [8.3 KB]
                web_demo.sh  [217.0 B]
                README.md  [10.5 KB]
                trainer_seq2seq.py  [11.2 KB]
                deepspeed.json  [509.0 B]
                train_chat.sh  [745.0 B]
                evaluate_finetune.sh  [562.0 B]
                ds_train_finetune.sh  [766.0 B]
                train.sh  [753.0 B]
📁             📁 resources
                wechat.jpg  [151.0 KB]
                web-demo.gif  [2.2 MB]
                cli-demo.png  [463.0 KB]
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                english-q2-old.png  [112.3 KB]
                english-q1-new.png  [105.4 KB]
                english-q4-new.png  [177.0 KB]
                WECHAT.md  [223.0 B]
                english-q3-new.png  [98.7 KB]
                web-demo.png  [586.9 KB]
                english-q4-old.png  [170.6 KB]
                english-q1-old.png  [73.3 KB]
                english-q3-old.png  [104.2 KB]
                webglm.jpg  [106.4 KB]
                visualglm.png  [247.3 KB]
📁             📁 limitations
                math_error.png  [25.2 KB]
                self-confusion_google.jpg  [152.2 KB]
                factual_error.png  [134.5 KB]
                self-confusion_openai.jpg  [142.8 KB]
                self-confusion_tencent.jpg  [125.4 KB]
            utils.py  [2.0 KB]
            PROJECT.md  [4.5 KB]
            api.py  [1.8 KB]
            web_demo_old.py  [2.0 KB]
            web_demo2.py  [2.1 KB]
            README.md  [22.6 KB]
            LICENSE  [11.1 KB]
            web_demo.py  [3.8 KB]
            MODEL_LICENSE  [4.2 KB]
            README_en.md  [20.2 KB]
            FAQ.md  [940.0 B]
            requirements.txt  [96.0 B]
            UPDATE【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.md  [6.3 KB]
            web_demo_vision.py  [4.5 KB]
            cli_demo.py  [1.9 KB]
            cli_demo_vision.py  [1.9 KB]
        02-金融行业动态方向评估项目.pdf  [2.1 MB]
        01-大模型提示工程指南.pdf  [3.4 MB]
    2月1日.exe  [5.3 MB]
    4月9日-星火大模型.exe  [88.6 MB]
    3月3日.exe  [730.8 MB]
    3月10日.exe  [738.7 MB]
    3月12日.exe  [1.1 GB]
    3月26日AIGC.exe  [9.2 MB]
    3月14日.exe  [1.3 MB]
    4月2号图像生成.exe  [1.9 GB]
    3月19日.exe  [1.9 MB]
    3月30号图像生成.exe  [9.5 MB]
    2月27日-虚拟试衣.exe  [18.0 MB]
    2月20日.exe  [4.5 MB]
    2月29日-虚拟试衣.exe  [7.4 MB]
    3月5日.exe  [730.8 MB]
    1月30日.exe  [5.2 MB]
    1月27日.exe  [4.5 MB]
    2月25日.exe  [4.7 MB]
    3月21日.exe  [23.0 MB]
    3月17日.exe  [730.7 MB]
    2月3日.exe  [4.2 MB]
    3月7日.exe  [5.2 MB]
    4月7日-文心一言和千帆大模型.exe  [47.7 MB]
    3月28日图像生成.exe  [4.4 MB]
1-25 【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4  [950.9 MB]
1-10 【项目1】金融行业动态风向评估【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [1.4 GB]
1-24 【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .mp4  [934.1 MB]
1-33 讯飞星火大模型+星火微调平台应用.mp4  [370.1 MB]
1-4 大模型基础知识.mp4  [429.5 MB]
1-14 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [1.5 GB]
1-3 大模型前置知识.mp4  [264.6 MB]
1-1 开班仪式+Python前置课程串讲.mp4  [284.1 MB]
1-11 【项目1】金融行业动态风向评估.mp4  [663.0 MB]
1-19 20 【项目4】大健康行业智能问诊系统.mp4  [395.8 MB]
1-23【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [629.7 MB]
1-31 文心一言& 百度千帆大模型平台【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .mp4  [206.2 MB]
1-21【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】.mp4  [836.9 MB]
1-32 文心一言& 百度千帆大模型平台.mp4  [278.4 MB]
1-27 Stable Diffusion多模态大模型应用实战【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [352.2 MB]
1-13 【项目2】电商领域虚拟试衣系统.mp4  [528.6 MB]
1-5 大模型主要类别架构【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [410.1 MB]
1-30 Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4  [375.8 MB]
1-16 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统 2024.03.05.mp4  [794.2 MB]
1-22【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [1.3 GB]
1-7 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [663.9 MB]
1-8 大模型Prompt-Tuning方法进阶.mp4  [814.3 MB]
1-6 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门2【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [593.4 MB]
1-2 大模型前置知识.mp4  [534.9 MB]
1-29 Stable Diffusion多模态大模型应用实战【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [579.4 MB]
1-28 Stable Diffusion多模态大模型应用实战【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [240.2 MB]
1-15 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统.mp4  [468.0 MB]
1-17 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统(2024.03.07)【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [783.7 MB]
1-9 大模型提示词工程应用.mp4  [944.2 MB]
1-18 【项目4】大健康行业智能问诊系统(2024.03.10).mp4  [909.0 MB]
1-35 综合项目与项目路演+【拓展】AI论文导读与论文撰写.mp4  [356.8 MB]
1-12 【项目2】电商领域虚拟试衣系统【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4  [398.0 MB]
1-6 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门.mp4  [276.4 MB]
1-34 讯飞星火大模型+星火微调平台应用【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [249.3 MB]
1-26 Stable Diffusion多模态大模型应用实战【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4  [374.4 MB]

适合人群

• AI初学者
• AI从业者

🎯 学习收获

• 掌握大模型开发
• 提升AI应用能力
• 了解最新AI技术

🎉 祝您学习愉快！