本课程对LLaMA架构的核心模块进行了深入解析，涵盖算法原理和技术实现。你将学习如何对LLaMA模型进行定制微调，并利用vLLM实现模型的推理与部署。本课程的特色在于逐一拆解每个核心模块，并通过具体案例深化对每个复杂知识点的理解，不仅教你如何一步一步实践，更让你明白模块背后的原理，从而深刻把握LLaMA与大语言模型之间的关联。 LLaMA是开源大语言模型的先驱，自从LLaMA开源后，国内外基于LLaMA实现的各种大模型数不胜数，因此，掌握和理解LLaMA的核心模块和算法原理至关重要。建议对大模型领域感兴趣的同学，先从理解LLaMA开始，这对后续掌握和应用其它大模型非常有用。 本课程包含34个课时（包括课程简介），共计6.8个小时。理论与实践的比重大概是2:3。 课程内容概览 第一部分：算法原理与实现 (1) LLaMA背景、架构、核心算法及代码实现 (2) Transformer关键概念（如Attention、FeedForward、KV cache等） (3) LLaMA模型类与文本生成实现细节 第二部分：案例 (1) 项目操作：下载、环境设置、依赖安装 (2) 推理：文本摘要、对话完成、代码生成等 (3) 微调：案例应用与模型服务部署

本课程全面聚焦于检索增强生成 (RAG) 的理论与实践，深入讲解如何结合主流的大语言模型 (LLMs) 来实现智能信息检索和生成。课程从项目环境配置开始，逐步剖析RAG的核心模块及其实现链路。你将学习不同类型检索器的应用，Embedding技术在召回、粗排、精排中的实际操作，以及AI模型性能和RAG评估的最佳实践方法。

本课程是一门面向多模态大模型前沿技术的系列课程，深入探讨了当前多模态大模型的核心技术与最新进展。课程覆盖了从基础概念到高级算法实现的全流程学习路径，帮助你全面掌握多模态AI的关键技术。你将不仅了解多模态架构的理论背景，还会通过多个实际项目演练，深入实践多模态大模型的应用。