线上开售！首场机器之心 AI 技术论坛圆满收官，这些大模型技术干货值得反复观看
人工智能已经进入大模型时代，这将彻底改变AI在各行各业落地的模式，也对各行业的研发及技术从业者提出了新的AI技能要求。为了助力大模型技术升级，我们举办了名为“Llama2大模型算法与应用实践”的活动，这个AI技术论坛已经圆满结束。活动当天，位于北京望京浦项中心B座二层的多功能厅座无虚席，来自全国十余个城市的200名参会者纷纷到场。在四位大模型技术专家的指导下，我们系统地学习了Llama2底层大模型技术，并亲自动手搭建了自己的专属大模型，共同高效地完成了大模型技术的升级活动获得了参会者广泛好评内容高质量、内
人工智能已经进入大模型时代，这将彻底改变 AI 在各行各业落地的模式，也对各行业的研发及技术从业者提出了新的 AI 技能要求。
为了助力大模型技术升级，我们举办了名为“Llama 2 大模型算法与应用实践”的活动，这个AI技术论坛已经圆满结束。活动当天，位于北京望京浦项中心B座二层的多功能厅座无虚席，来自全国十余个城市的200名参会者纷纷到场。在四位大模型技术专家的指导下，我们系统地学习了Llama 2底层大模型技术，并亲自动手搭建了自己的专属大模型，共同高效地完成了大模型技术的升级
内容高质量、内容超过预期、讲解精彩深入、现场问答交流具有启发性、服务全面周到……参会者给予活动广泛好评，并表达了对更多层次丰富、内容深入的技术活动的期待。
此外，因城市距离、行程档期等原因，许多对活动感兴趣的朋友遗憾未能来到现场。为了回应大家的学习实践需求，本站官网知识站（https://vtizr.xet.tech/s/1GOWfs）现上线本场论坛现场视频。全套视频售价 699 元（购买成功后请添加本站小助手 ID：13661489516，索取配套会前会后学习资料包）。立即购课学习，开启你的大模型技术升级之旅吧！
系统讲解：最新技术进展与前沿应用案例
上海交通大学清源研究院长聘教轨副教授、生成式人工智能研究组（GAIR）负责人刘鹏飞
“把模型训练得足够透彻，在一个比较小的模型里也可以达到一个非常好的性能。”第一位主讲人刘鹏飞专注于自然语言的预训练、生成和评估等研究方向。
Llama 2是市场上原创程度最高、训练技术细节最透明、口碑最好的预训练语言模型，具有极高的研究价值。本次刘鹏飞以《Llama 2大模型技术解读》为主题，从LLaMA的诞生背景、重要概念、Llama 2的训练技术以及对齐技术出发，深入解读了Llama 2及其Chat版本所涉及的技术栈细节，并分享了他的优化实践经验，包括数据源配比权重、上采样等技术细节，并探讨了大模型发展的突破难点
老刘说 NLP 技术公众号作者、开源爱好者刘焕勇
重新写成：基础模型对算力和算法要求非常高，因此在更多的行业应用中，选择基于基础模型构建行业大模型，并进一步细分领域。刘焕勇主讲人介绍说：“基于行业大模型，基础模型中所包含的垂直领域数据较少，容易产生幻觉，效果不如人意。”虽然 Llama 并非中文市场的最佳选择，但由于其率先开源并可商用，所积累的丰富行业落地案例非常珍贵
他以《基于 Llama 系列开源模型进行行业落地的实践范式与案例解读》为题，分享了 Llama 系列模型与其他开源模型的对比及其汉化机制，解读了基于 Llama 系列模型的领域微调模型案例、“基于LLama 系列模型+知识库增强”的落地应用案例。总结了做行业领域模型微调的算力条件、数据数量和质量要求、ROI 和场景等行业微调模型的必备条件，强调了大模型落地行业的形态可能是多源异构数据、文档智能分析、知识库规范。
LinkSoul.AI CEO、Chinese Llama 2 7B 项目发起人史业民
随着大模型技术的发展，多模态大模型越来越成为驱动具身智能和更好用户体验的关键，必将成为下一代人工智能技术的关键组成部分。基于 LLM 的改造是目前效果最好的多模态模型方案之一，具有极大的研究和实践价值。
史业民主讲了《基于 Llama 2 的多模态大模型技术与实践》的主题，分享了多模态模型的模式和原理，并深入探讨了视觉多模态大模型和语音多模态大模型的改进实践。他提到了旧模型如何支持新的模态，以及在考虑新能力时需要注意的重点。此外，他还介绍了多模态改进的几种方案，并强调了训练细节上需要注意的事项。史业民认为，多模态模型的最大挑战在于数据，他分享了一些基于模型生成图片或图文数据的方法和路径
中国的大型模型布道师苏洋是Llama 2 7B的贡献者
在本次活动调研中，参会者最关注的行业应用内容是"量化与微调"。苏洋在分享中介绍了《Llama 2 开源模型量化及低成本微调实战》的专题内容，包括开源模型生态与 Llama 生态的现状，主流的量化与微调方案，以及这两个事情的简易程度
“微调建议使用开源业界分享出来的 Sota 方案，而不是盲目追求原创。”他强调量化和微调在遵循各种原理的基础上，具有相对较强的实践性。实际的模型量化过程不是简单的一刀切，有非常多的维度、参数，在每一层、每一列都要进行最合理的量化或者转化，而微调也需要考虑具体的训练环境、硬件环境和基础系统环境，苏洋对此展开了深入讲解。
在进行了详细的技术解读和案例解析之后，史业民和苏洋一起带领现场参会者，上手进行了大模型训练、量化和微调实践。
史业民重点讲解了基础模型选取、训练技巧和经验，包括基于一个 base model 从头训练和基于开源模型做词表扩充训练两条路径，以及对应的架构、模型大小、是否可商用、是否扩词表等筛选条件，并回答了 SFT 数据集等相关问题。
苏洋带领现场参会者完成了一系列操作，包括部署镜像、载入模型、加载数据集，设置 QLoRA 的参数，配置 SFT 参数，使用 transformer 参数包等。通过微调成功运行了一个私属大模型，帮助参会者更好地吸收了本次活动的内容干货
未来，我们将继续关注和追踪行业的最新动态和开发者的需求，持续举办高质量的大型技术活动，帮助开发者快速提升工程实践和创新应用能力，为迎接大模型时代做好准备。欢迎大家持续关注我们的AI技术论坛活动
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