该课程为唐宇迪AIGC与NLP大模型实战，系统讲解CV与NLP大模型及其下游应用实现：基础篇深入GPT系列算法(三代版本演进、训练策略与CODEX应用)、ChatGPT原理(强化学习与RLHF训练流程)；进阶篇涵盖LLM微调技术(LLAMA与LORA)、提示工程与langchain框架应用；视觉篇聚焦SAM分割大模型、BEV空间感知(DeformableAttention、特征融合)、视觉QA与自监督学习(SimCLR、BEIT系列)；生成篇详解扩散模型(数学推导、DALL-E2源码)与对比学习，配套论文解读、源码实现与实战案例，打通大模型预训练、微调到部署全流程。
本课程旨在帮助学员掌握AIGC和NLP领域的前沿技术，通过理论学习、源码分析和实战案例，全面提升学员在大模型领域的应用能力。课程内容涵盖了GPT系列算法的深入剖析，ChatGPT的原理与训练流程，LLM微调技术，提示工程与langchain框架应用，SAM分割大模型，BEV空间感知，视觉QA与自监督学习，以及扩散模型等核心技术。
通过学习本课程，您将能够：
* 深入理解GPT系列算法的演进与应用。
* 掌握ChatGPT的原理与RLHF训练流程。
* 熟练运用LLAMA与LORA进行LLM微调。
* 灵活运用提示工程与langchain框架。
* 掌握SAM分割大模型和BEV空间感知技术。
* 理解视觉QA与自监督学习的原理与应用。
* 精通扩散模型的数学推导与DALL-E2源码。
* 掌握大模型预训练、微调到部署的全流程。
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