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商品編號:DUE3972
商品名稱:Udemy線上課程 (Ken Cen出品)Generative AI第23部 訓練大語言模型必修 - LoRA & Quantization 講師:Ken Cen 影音教學 中文發音 繁體中文(DVD版)
商品分類:Udemy線上課程綜合教學
語系版本:中文發音 繁體中文版
官方網站:https://xyz88.app
運行平台:官方原版畫質MP4檔,沒有任何平台限制,終身使用
更新日期:2025-06-01
光碟片數:1片DVD光碟
銷售價格:$200元
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Udemy線上課程 (Ken Cen出品)Generative AI第23部 訓練大語言模型必修 - LoRA & Quantization 講師:Ken Cen 影音教學 中文發音 繁體中文(DVD版)

內容說明:

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參數高效、成本低
LoRA 僅透過低秩矩陣 AAA 和 BBB 的更新,凍結原始權重,使得微調參數量相比傳統方法大幅縮減,無需重訓整個模型,省時、省算力、省錢。
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從 torch.nn.utils.parametrize 開始,手把手教你如何在線性層中注入 LoRA 參數化邏輯;以 MNIST 分類示範,讓你快速上手微調流程。
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不僅帶你凍結原始權重、訓練與測試,還深入探討如何對比 LoRA 啟用/禁用時的性能差異,並驗證原始權重是否真正保持不變。
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從 SVD(奇異值分解)基礎概念,到低秩近似矩陣生成,再到 W+BA?scaleW + B A\cdot\text{scale}W+BA?scale 的數學邏輯,理論與實作一氣呵成。
對稱 vs. 非對稱:深度對比兩大量化策略,掌握 S(Scale)與 Z(Zero?Point)的配置技巧,讓零點映射更“零失真”;
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QAT 精髓:揭開「量化感知訓練」原理,在訓練圖中插入“假量化”模塊,讓模型在訓練時就學會“自我修正”,大幅減少量化誤差;
課程內容:

01 - 課程需要準備的工具&環境
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03 - PTQ 訓練後量化 & QAT 量化感知訓練
001 如何使用對稱量化&非對稱量化和反量化.mp4
002 如何理解 Calbration 選擇合適的量化範圍.mp4
003 如何使用 Pytorch 實現訓練後量化 PTQ.mp4
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