LLM算法工程师全能实战训练营
获课:www.bcwit.top/13877/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程体系全景解析 (一)分层递进式课程架构 基础理论筑基 数学根基:线性代数(矩阵分解在注意力机制中的应用)、概率论(语言模型困惑度计算)、信息论(KL散度在模型蒸馏中的作用)912 编程能力:PyTorch框架深度实践(自动微分系统/分布式训练)、Python工程化开发(LangChain框架集成)1216 语言模型演进:从N-Gram到Transformer架构的范式转变,解析BERT/GPT系列技术突破614 核心技术突破 模型架构:Transformer自注意力机制变体(稀疏注意力/局部注意力)、MoE混合专家系统实现711 训练优化:Zero-Redundancy优化器原理、3D并行策略(数据/模型/流...阅读全文