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课程体系
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- 概述
- 从数据到大模型
  从数据到大模型
  - 课程大纲
  - 第一部分：大模型基础
    第一部分：大模型基础
    
    第1课时：Transformer 核心与 Self-Attention 深度剖析
    
    第2课时：LLM 训练范式与数据工程全景
  - 第二部分：系统工程基础
    第二部分：系统工程基础
    
    第3课时：分布式训练技术概览
    
    第4课时：模型部署与推理加速
    
    第5课时：基于Agent的数据处理
    
    第6课时：基于 LazyLLM 的全流程实践
  - 第三部分：预训练数据工程
    第三部分：预训练数据工程
    
    第7课时：预训练原理、策略与评测
    
    第8课时：预训练数据构建全流程
    
    第9课时：基于 LazyLLM 的预训练实战
    
    第10课时：多模态 LLM 架构与预训练实战
  - 第四部分：微调数据工程
    第四部分：微调数据工程
    
    第11课时：指令微调原理与策略
    
    第12课时：通用指令数据构建、合成与蒸馏
    
    第13课时：基于 LazyLLM 的微调实战
    
    第14课时：多模态指令微调与实战
  - 第五部分：对齐数据工程
    第五部分：对齐数据工程
    
    第15课时：对齐算法原理 (RLHF & GRPO)
    
    第16课时：偏好数据构建
    
    第17课时：模型风险、合规与伦理
    
    第18课时：基于 LazyLLM 的对齐实战
  - 第六部分：特定能力数据
    第六部分：特定能力数据
    
    第19课时：推理与数学能力增强
    
    第20课时：代码能力增强
    
    第21课时：长上下文能力增强
    
    第22课时：结构化输出与格式对齐
    
    第23课时：Agent 能力增强 (Tools & Planning)
    
    第24课时：行业领域模型实战
  - 第七部分：RAG 数据工程
    第七部分：RAG 数据工程
    
    第25课时：RAG 架构原理与数据处理
    
    第26课时：Embedding 模型微调与实战
    
    第27课时：Reranker 模型微调与实战
    
    第28课时：Agentic RAG能力增强
- LazyLLM RAG 教程
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