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学员就业案例

真实学员数据，平均薪资 ¥35,000/月

姓名
岗位
薪资
公司
张* AI大模型开发工程师 ¥38,000 北京**科技
王* 自然语言处理专家 ¥42,000 深圳*集团
李* 大模型算法工程师 ¥50,000 杭州**股份有限公司
陈* AI产品经理 ¥32,000 上海**科技
刘* 多模态AI工程师 ¥40,000 成都**信息技术有限公司

学员录取通知书

张同学入职XXX公司，月薪30K

毕业学员工作环境

某大厂工作环境

AI岗位市场需求与发展

大模型人才需求井喷，薪资水平持续走高

AI大模型就业市场趋势

500万+
2025年AI人才缺口
70%
高薪offer来自AI领域
¥40K
大模型算法工程师平均月薪
600亿+
大模型市场规模

大模型人才薪资增长趋势

单位：万元/月
2.0
2023
3.8
2024
5.5
2025

适合人群

无论你是什么背景，都能在AI大模型领域找到发展方向

应届毕业生

计算机、人工智能等相关专业毕业生，希望通过AI技术实现高起点就业

技术转型者

Java、前端、运维等IT从业者，希望转向AI大模型开发领域

职场晋升者

已有AI基础的技术人员，希望深入大模型领域获得职业提升

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100个小时4090算力卡学习支持

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加入学员专属社群，与大厂导师随时交流

为什么选择聚客AI的《大模型算法原理与Qwen实现》专题课？

  • 从零实现一个精简版Qwen模型，而不仅仅是Demo
  • 逐行代码解析GQA、动态NTK、SwiGLU等工业级前沿技术
  • 教你如何在单卡RTX 3090上高效完成训练与推理
  • 深入RLHF/DPO人类对齐流程，打造安全、有用的模型
  • 获得能写进简历的工业级项目经验和代码库

这不仅仅是一门课，更是一次从"使用者"到"创造者"的深度蜕变

1
从统计模型到神经语言模型
2
Attention机制革命
3
Transformer架构精要
4
Qwen架构设计精髓
5
位置编码工程实践
6
模型组件实现
7
训练稳定性控制
8
完整模型架构
9
人类对齐的算法核心
10
低资源训练方案
11
位置编码进阶
12
模型训练实战
13
毕业项目交付

从统计模型到神经语言模型

7天 | 15个技术点

学习目录

1.1 语言模型发展脉络

1.2 词向量工程实践

核心内容

  • 1.1.1 统计语言模型时代
  • - N-gram的核心思想与局限
  • - 平滑技术解决零概率问题

  • 1.1.2 神经语言模型革命
  • - Word2Vec的分布式表示突破
  • - 上下文窗口建模能力演进

  • 1.2.1 Skip-gram实现方案
  • - 负采样加速训练原理
  • - 高频词降权处理技巧

  • 1.2.2 语义空间可视化
  • - 降维投影技术应用
  • - 词向量聚类分析演示

Attention机制革命

7天 | 20个技术点

学习目录

2.1 注意力机制演进

2.2 位置编码技术

2.3 Transformer实现

核心内容

  • 2.1.1 Seq2Seq Attention缺陷
  • - 编码器瓶颈问题分析
  • - 长程依赖衰减现象

  • 2.1.2 Self-Attention突破
  • - 并行计算效率优势
  • - 全局上下文捕获能力

  • 2.2.1 基础编码方案
  • - 正弦波型实现原理
  • - 学习式嵌入的局限性

  • 2.2.2 创新编码技术
  • - 相对位置偏置机制
  • - RoPE的几何特性优势

  • 2.3.1 编码器核心组件
  • - 多头注意力层实现
  • - 前馈网络结构设计

  • 2.3.2 系统调试要点
  • - 矩阵维度对齐技巧
  • - 因果掩码集成方法

Transformer架构精要

7天 | 27个技术点

学习目录

3.1 结构优化技术

3.2 激活函数进化

3.3 稳定性实验

核心内容

  • 3.1.1 残差连接工程价值
  • - 梯度回流保护机制
  • - 深层网络稳定性保障

  • 3.1.2 归一化技术创新
  • - LayerNorm数值稳定性
  • - RMSNorm计算效率优势

  • 3.2.1 从ReLU到GeGLU
  • - 门控机制引入背景
  • - 非线性建模能力提升

  • 3.2.2 SwiGLU核心优势
  • - 平滑梯度特性
  • - Qwen中的工程实现

  • 3.3.1 残差连接对比
  • - 梯度范数监测方案
  • - 深层训练成功率统计

  • 3.3.2 激活函数测试
  • - 收敛速度对比
  • - 语言建模效果评估

Qwen架构设计精髓

7天 | 30个技术点

学习目录

4.1 架构选型分析

4.2 GQA技术创新

4.3 动态位置编码

核心内容

  • 4.1.1 主流架构对比
  • - Encoder-Decoder效率瓶颈
  • - Causal Decoder生成优势

  • 4.1.2 Qwen设计哲学
  • - 工业场景适配考量
  • - 硬件友好型创新

  • 4.2.1 显存优化原理
  • - KV头共享机制
  • - 计算资源消耗对比

  • 4.2.2 工程实现方案
  • - 分组查询配置参数
  • - 注意力矩阵重构技巧

  • 4.3.1 长文本支持需求
  • - 上下文扩展场景分析
  • - 位置信息失真问题

  • 4.3.2 动态NTK原理
  • - 基频缩放算法流程
  • - 外推能力验证方案

位置编码工程实践

7天 | 16个技术点

学习目录

5.1 RoPE核心技术

5.2 长文本支持实战

核心内容

  • 5.1.1 旋转嵌入实现
  • - 复数平面映射关系
  • - 距离保持特性验证

  • 5.1.2 动态调整策略
  • - 长度感知缩放机制
  • - 推理兼容性处理

  • 5.2.1 32K上下文改造
  • - 配置参数调整指南
  • - 位置插值技术应用

  • 5.2.2 效果验证方案
  • - 困惑度对比实验
  • - 生成连贯性测试集

模型组件实现

7天 | 26个技术点

学习目录

6.1 SwiGLU激活函数

6.2 归一化技术创新

6.3 解码层集成

核心内容

  • 6.1.1 门控机制设计
  • - 双线性变换原理
  • - 梯度回流特性分析

  • 6.1.2 性能优化实践
  • - 内存访问模式优化
  • - 混合精度支持方案

  • 6.2.1 RMSNorm优势
  • - 计算图简化原理
  • - 训练收敛加速效果

  • 6.2.2 实现细节
  • - epsilon设置原则
  • - 数值稳定性保护

  • 6.3.1 组件连接架构
  • - 残差路径设计规范
  • - 归一化层位置选择

  • 6.3.2 调试工具链
  • - 梯度检查工具
  • - 激活值监控系统

训练稳定性控制

7天 | 28个技术点

学习目录

7.1 学习率策略

7.2 梯度管理技术

7.3 实战调试

核心内容

  • 7.1.1 Warmup阶段配置
  • - 初始学习率设置原则
  • - 线性/余弦增长方案

  • 7.1.2 衰减机制优化
  • - 周期性重启策略
  • - 早停条件设定

  • 7.2.1 梯度裁剪原理
  • - 阈值设定经验法则
  • - 异常值检测机制

  • 7.2.2 检查点技术
  • - 显存-计算量权衡
  • - 分段重计算实现

  • 7.3.1 损失震荡诊断
  • - 学习率敏感性测试
  • - 批量大小影响分析

  • 7.3.2 收敛故障修复
  • - 梯度爆炸处理流程
  • - 模式崩溃应对方案

完整模型架构

7天 | 28个技术点

学习目录

8.1 词嵌入层设计

8.2 深度堆叠架构

8.3 模型组装实战

核心内容

  • 8.1.1 高维语义映射
  • - 向量空间结构设计
  • - 稀疏表示优化方案

  • 8.1.2 权重共享策略
  • - 输入输出层绑定
  • - 训练效率提升效果

  • 8.2.1 层级连接规范
  • - 残差路径拓扑结构
  • - 跨层连接可选方案

  • 8.2.2 模式识别能力
  • - 抽象层级演进验证
  • - 复杂任务处理测试

  • 8.3.1 模块集成方案
  • - 配置驱动架构构建
  • - 参数初始化策略

  • 8.3.2 完整性验证
  • - 前向传播链路测试
  • - 反向传播梯度检查

人类对齐的算法核心

7天 | 26个技术点

学习目录

9.1 RLHF技术体系

9.2 DPO创新方案

9.3 安全防护体系

核心内容

  • 9.1.1 三阶段训练框架
  • - 监督微调(SFT)数据要求
  • - 奖励模型训练技巧
  • - PPO策略优化流程

  • 9.1.2 关键问题解决
  • - 奖励黑客防御机制
  • - 策略震荡控制方案

  • 9.2.1 对比学习机制
  • - 偏好数据构建标准
  • - 损失函数设计原理

  • 9.2.2 工程实践优势
  • - 训练流程简化效果
  • - 策略稳定性对比

  • 9.3.1 越狱攻击防御
  • - 对抗样本检测
  • - 输入过滤策略

  • 9.3.2 内容安全机制
  • - 输出概率监控
  • - 拒绝回答策略

低资源训练方案

7天 | 20个技术点

学习目录

10.1 RTX 3090适配

10.2 分布式训练

核心内容

  • 10.1.1 显存优化技术
  • - 梯度累积配置
  • - 激活检查点设置

  • 10.1.2 混合精度训练
  • - FP16精度损失分析
  • - Loss Scaling配置

  • 10.2.1 单机多卡策略
  • - 数据并行配置
  • - 模型并行方案

  • 10.2.2 参数优化
  • - 通信效率调优
  • - 批量分配算法

位置编码进阶

7天 | 20个技术点

学习目录

11.1 注意力修正技术

11.2 结构化位置编码

核心内容

  • 11.1.1 YaRN温度缩放
  • - 注意力分布修正原理
  • - 长文本生成质量提升

  • 11.1.2 实现方案
  • - 缩放因子动态计算
  • - 推理无缝集成

  • 11.2.1 CoPE机制
  • - 上下文单元计数
  • - 结构化定位实现

  • 11.2.2 应用场景
  • - 表格数据处理
  • - 代码生成优化

模型训练实战

7天 | 21个技术点

学习目录

12.1 数据工程

12.2 训练流程

核心内容

  • 12.1.1 清洗与预处理
  • - 质量过滤标准
  • - 重复数据删除

  • 12.1.2 分词器适配
  • - 领域词典扩展
  • - 压缩率优化

  • 12.2.1 监控体系
  • - 损失曲线分析
  • - 性能指标跟踪

  • 12.2.2 调优策略
  • - 动态批量调整
  • - 学习率自适应

毕业项目交付

7天 | 21个技术点

学习目录

13.1 模型功能实现

13.2 技术文档交付

核心内容

  • 13.1.1 核心能力
  • - 8K上下文生成
  • - 安全对齐机制

  • 13.1.2 质量验证
  • - 困惑度达标测试
  • - 长文本连贯性评估

  • 13.2.1 架构说明
  • - 模块交互图
  • - 关键参数表

  • 13.2.2 部署指南
  • - 推理环境配置
  • - API接口封装

行业实战项目

基于真实业务场景的AI解决方案，掌握企业级项目开发能力

AI医疗
AI资讯
AI教育
AI物流

医疗知识图谱智能问答系统

基于医疗领域的知识图谱构建的智能问答系统，整合了疾病、症状、药品、治疗方法等医疗知识，能够回答用户关于医疗健康的专业问题。系统通过自然语言理解技术，解析用户问题并从知识图谱中提取相关信息，生成专业、准确的回答。

技术栈

知识图谱 Neo4j BERT 实体识别 关系抽取

微博文本信息抽取项目

基于ChatGLM/QWen+LoRA微调实现微博文本信息抽取+文本分类的多任务，通过一个大模型同时解决多种任务开发和应用，项目基于LLM进行混合任务开发应用的实现，利用ChatGLM/QWen大模型进行P-Tuning微调的方式，基于Flask框架实现API接口开发和应用。

技术栈

LoRA训练 Tuning训练 Flask框架

智能教育助手系统

个性化教育辅助平台，根据学生知识水平推荐学习内容，提供智能答疑和错题分析功能。系统能够理解学生问题，生成详细解答，并根据学生知识掌握情况推荐学习路径。

技术栈

多模态大模型 推荐算法 知识追踪 React

物流信息咨询智能问答项目

项目基于LangChain+ChatGLM/QWen实现电商物流本地知识库问答机器人搭建，让模型根据本地信息进行准确回答，解决大模型的“幻觉”问题，实现精准问答。通过项目皆在掌握LangChain工具的基本使用方式，理解向量知识库以及实现知识库的技术原理，快速构建检索增强生成（RAG）系统。

技术栈

LangChain 向量知识库
大厂标准培训
海量精品课程
汇聚优秀团队
打造完善体系
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