零基础AI大模型研发训练营
42天，训练你的第一个AI大模型
一套系统的大模型研发流程
从数据准备到模型上线，完整掌握研发流程
一个可实际运行的语言模型项目
亲手完成模型训练、评估与部署
六大核心模块
带你理解架构原理、训练方法与优化技巧
为何要训练一个大模型？
自2022年12月ChatGPT发布以来，世界正迈入AI大模型时代。近三年来，大模型技术已深入科研、教育、商业等领域，成为AI时代的基础能力。
新闻媒体关于大模型的报道，常充斥着「震惊」「颠覆」等耸动标题，仿佛每天都有新革命发生。哪些是真正的突破，哪些只是噱头？如果你不能辨别，那么个人的发展方向容易被带偏：究竟该投资哪些技术，又该避开什么短期风口？不同的选择，意味着完全不同的未来。
然而，无论AI时代如何演进，AI大模型始终是底层技术。能够从零训练大模型，不仅能看清AI时代的技术脉络，也能把握未来的发展方向。掌握大模型训练能力，是当前性价比最高的一种投资。
训练你的第一个AI大模型：四步走
零基础AI大模型训练营以通用大语言模型为例，带领大家从零开始，训练出具备基础对话能力的AI大模型
准备数据
- ▸如何清洗和去重？
- ▸如何做好高质量的分词和Token化？
选择架构
- ▸当前主流架构多基于Transformer
- ▸核心原理是什么？有哪些常见变式？
模型训练
- ▸本地和云端GPU训练各有什么优劣？
- ▸如何解读各种训练参数？
- ▸训练中断时，如何恢复训练？
效果评估
- ▸如何判断模型是否训练成功？
- ▸有哪些常用评估指标、技术工具和公开数据集？
课程大纲
CH1 导论：大模型研发全流程概览
了解大模型的基本概念、技术栈与应用场景，明确学习目标与成果。
CH2 数据准备：从原始数据到可训练样本
掌握数据收集、清洗、格式化与分词等关键步骤，搭建高质量训练数据集。
CH3 模型架构：理解Transformer的工作原理
系统学习大模型的核心结构、注意力机制与参数配置，为后续训练打好基础。
CH4 模型预训练：让模型学会语言模式
动手完成一个小规模模型的预训练流程，熟悉配置训练环境、调整训练参数、训练完整模型。
CH5 模型评估与优化：提升模型性能与效果
掌握判断模型效果的基本方法，学会常见指标和工具做评估，并能发现和改进明显问题。
CH6 模型部署与上线：让模型跑起来
掌握模型推理和调用的基本概念，学会在本地或云端部署模型，体验从训练到实际使用的完整流程。
温馨提示：课程大纲以正式授课时为准，当前仅供参考。
学习要求
本课程适合有一定编程基础的学习者
编程基础
建议熟悉Python编程语言
硬件配置
内存不少于16GB
存储空间不少于50GB
云端资源
需准备云端GPU
训练的预算
与优秀师友同行
由阳志平老师指导,多位开智优秀讲师负责教学
希瑞
课程讲师、高级工程师
牧之
课程讲师、AI算法工程师
轻舟
课程讲师、AI科研分析师
星宇
课程讲师、AI软件工程师
狗霸
课程经理
阳志平老师
教研导师
阳志平
教研导师
"如果想在AI时代获得更大的红利，那么具备从零训练大模型的能力，几乎是必不可少的。期待本课程能帮助你掌握这种技能。"
希瑞
课程讲师、高级工程师
"今年上半年，我有幸提前学习了本课程，替大家踩了不少坑。课程中学到的许多技巧，帮助我紧跟AI时代，实现了职业转型。"
牧之
课程讲师、AI算法工程师
"在今天，掌握AI大模型技术，依然充满挑战。感谢开智给予我的学习机会，助我顺利转型为算法工程师。希望能陪伴大家共同成长，少走弯路。"
小结
正如阳志平老师所说，写一本书最好的方式就是去写。同样，深入掌握AI大模型的最佳方式，就是亲自训练一个大模型。
就像任何一种值钱的技能一样，在AI时代，AI大模型技能门槛依然较高，但前景广阔，充满想象空间。
欢迎你，加入零基础AI大模型研发训练营，一起掌握AI时代的黄金技能。