深入解析大模型主流微调方法：从LoRA、QLoRA到Flash Attention、增量学习

随着大模型的飞速发展，在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新，从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、新的开源模型的理解等，几乎每天都有新的发展。作为算法工程师，面对如此飞快的技术迭代，是否感觉到自己的学习步伐有点跟不上技术的发展？而且对这些新兴技术的理解仅仅停留在应用层面上，实际上对背后的原理没有具体剖析过？如果希望在大模型赛道上持续保持竞争壁垒，对技术本身的深入理解可能也是很必要的选项。 鉴于这类痛点，并迎合技术的发展，贪心科技一如即往地在这个关键时间点推出《大模型微调算法实战营》，通过3个月的时间，全面掌握大模型领域主流的技术以及背后的精髓，帮大家大大节省学习成本。下面是7阶段学习安排，对于核心的技术同时也配代表性的项 ………………………………