Llama 2 大模型算法与应用实践-机器之心 AI 技术论坛

会议时间：2023年8月26日 9:00-16:30

9:00-10:30

刘鹏飞（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）

主题：Llama 2 大模型技术解读

本次分享将从多个方面对 Llama 2 的技术细节进行深入解读，探讨其背后涉及的技术栈细节，并分析未来大模型发展所需突破的难点。

议题大纲

1. 预训练 Pretraining
2. 对齐 Alignment
3. 评估 Evaluation

你将获得

• 了解 Llama 2 和其 Chat 版本所涉及的技术栈细节
• 了解未来大模型发展需要突破的难点

10:30-12:00

刘焕勇（老刘说 NLP 技术公众号作者、开源爱好者）

主题：基于 Llama 系列开源模型进行行业落地的实现范式与案例解读

本次分享主要聚焦基于 Llama 系列开源模型进行行业落地的技术范式与案例，对现有的行业微调模型及知识库增强的问答案例进行梳理，尝试从数据构造、模型训练、模型评估、知识库增强等方面分享一些思考。

议题大纲

1. Llama 系列模型与其他开源模型的对比及其汉化机制
2. 基于 Llama 系列模型的领域微调模型案例解读
3. 基于 Llama 系列模型及知识增强的落地应用案例解读
4. 总结与展望

你将获得

• 了解 Llama 系列模型与其他模型的差距以及如何适应中文场景
• 了解现有基于 Llama 系列模型都有哪些垂直行业模型，其实现范式如何
• 了解基于 Llama 系列模型如何结合外部知识库提升落地应用效果

13:30-14:30

史业民（北京灵琐科技 CEO、Chinese Llama 2 7B 项目发起人）

主题：基于 Llama 2 的多模态大模型技术与实践

本次分享将会以中文 Llama 2 为基础，从实践角度为大家讲解中文 Llama 2 多模态大模型的改造方案，并为大家展示多模态大模型的技术优势。

议题大纲

1. 多模态模型的分类
2. 视觉多模态大模型的改造实践
3. 语音多模态大模型的改造实践
4. 总结与展望

你将获得

• 了解多模态大模型的发展现状和技术优缺点
• 了解基于中文 Llama 2 的多模态大模型改造技术

14:30-15:30

苏洋（前智源研究院技术总监）

主题：Llama 2 开源模型量化及低成本微调实战

本次分享我们将花一些时间，一同了解目前主流的量化方案，探索如何进行低成本模型微调，以及展示模型微调后的效果。

议题大纲

1. 开源模型量化方案一览
2. 微调方案对比
3. 低成本微调实战
4. 总结与展望

你将获得

• 用更少的资源运行大模型的方案
• 更快地调整模型能力的方法，并将其应用在你的垂直领域中
• 了解相同底座模型微调方式的差异和效果

15:30-16:30

史业民 & 苏洋（强强联合）

主题：动手打造一个专属大模型

如何打造你自己的专属大模型呢？本次实操分享的环节，我们逐个流程、逐个任务来拆解，帮助你掌握模型微调和部署，并开始训练你的模型。

议题大纲

1. 基座模型对比及选择
2. 准备训练数据和训练环境
3. 模型微调实战
4. 总结与展望

你将获得

• 了解现有基座大模型的对比及选择策略
• 学习如何对模型进行微调及部署
• 了解打造专属大模型的完整流程

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