端到端大模型的含金量还在提升！！！
近日长安自研智驾交卷，大牛陶吉讲解了名为天枢大模型的『大脑小脑』端到端架构，其核心就是感知系统、负责推理交互的大脑，以及规划控制的小脑。而这个“大脑”其实就是大模型。
这与理想汽车的快慢双系统本质不谋而合，慢系统VLM用于指导端到端快系统。
可以说国内端到端的技术路线已经明确：端到端+大模型！今年以来，学术界在端到端自动驾驶领域上的大模型工作突然爆发，工业界相关融资的案例也如雨后春笋版快速崛起超越其它行业，相关的工作机会越来越多。某Boss招聘网站上，各大公司更是开出高薪挖人.....
大语言模型结合自动驾驶作为新兴技术领域，展现着巨大的潜力和影响。这种前沿技术对于快速学习和深入理解提出了挑战，自动驾驶之心前面已经推出了端到端实战课程，为此我们进一步打造了自动驾驶多模态大模型实战教程。
该课程旨在为大家提供一个系统化的学习平台，从通用多模态大模型，到大模型微调，最终在聚焦在端到端自动驾驶多模态大模型。这个课程的目的是帮助学习者更好地适应实际工作需要，为其进一步地发展和应用打下扎实的基础，课程大纲如下：
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为什么要学习这门课程？
近年来，大模型取得了惊人的进展。通过在海量文本或图像数据上的深度训练，这些大模型掌握了丰富的语义理解和生成能力，为自动驾驶、自然语言处理、图像识别、语音识别等多个领域树立了新的标杆。然而大模型的广泛应用并非易事，其在垂直任务或者场景下的高效、精准应用离不开通用大模型的基石与精细的微调与部署。
对于高校研究人员来说，精通大模型微调技术，可以开拓新的研究方向，提升科研成果的影响力；对于初创企业，掌握大模型微调技术意味着可以快速开发创新应用，占领市场先机；而对于大企业而言，大模型微调技术则是将先进技术快速转化为实际业务应用的关键，这将帮助企业在竞争激烈的市场中保持优势。
而在自动驾驶领域，多模态大模型与端到端算法结合的最为紧密，最先宣布量产上车的理想汽车，便是基于快慢双系统的思路。未来自动驾驶将是端到端+大模型的天下！
课程亮点
从通用大模型、大模型微调到自动驾驶大模型的全栈链路梳理；
从算法原理到代码讲解、从学术界到工业界、从理论到实战的全方面能力提升；
十六大算法精讲！三大算法实战！配套求职专题真正对齐就业需求；
课程内容一览
第一章：多模态大模型介绍
第一章主要介绍多模态大模型的基础概念，在整体上帮助同学们了解多模态大模型，打开大模型之路的大门。老师从多模态算法的概念出发，延伸到多模态领域的分类，进而引出我们为什么要学习多模态算法，有哪些优势。在整体上对多模态大模型有一定了解后，我们会进一步展开讲解常用的公开数据集和实际的应用场景，让大家对未来可能从事的工作方向和工作内容有一定的了解，最后老师会介绍咱们课程的整体框架及预期的实战学习成果。
第二章：多模态大模型的基础模块
第二章正式进入多模态大模型的基础模块学习。老师会首先介绍多模态大模型的整体架构。模态编码器是什么？Input Projector有什么作用？LLM Backbone是什么？Output Projector又用来做什么？最后的Modality Generator又如何应用到具体的模态生成？在这一章都会得到解答！
第三章：通用多模态大模型
第三章聚焦于通用多模态大模型的讲解与实战。作为多模态大模型下游应用的基石，可以说没有通用多模态大模型的蓬勃发展，就不会有当下大模型应用百花齐放的局面。这一章节老师选取了五个算法展开详细介绍：Adapter、LoRA、QLoRA、Reward Model+PPO和实战算法DPO，即兼顾了学术界又兼顾了学术界。这一章老师将会带领同学们真正进入多模态大模型的世界。
实际效果：
第四章：多模态大模型微调与强化学习
第四章则聚焦于业内应用最广泛的微调与强化学习技术。如果把通用多模态大模型比作大树的枝干，那么微调技术则是大模型开枝散叶的核心技术。这一章老师首先会做一个训练策略的概述，微调到底微调个啥？接下来则会进入六篇论文的精讲和实战，涉及Adapter、LoRA、QLoRA、Reward Model+PPO、KTO和实战算法DPO，这一章仍会兼顾学术界和工业界，学完这一章，你将有能力训练面向特定业务需求的多模态大模型。
第五章：多模态大模型在自动驾驶中的应用
在讲解完通用大模型和微调技术后，第五章则聚焦于多模态大模型在自动驾驶中的应用，尤其是在端到端自动驾驶中的应用。老师选取了五个最有代表性的算法一一讲解，其中包含理想端到端自动驾驶量产方案参考的算法DriveVLM！在这一章，大家将会掌握最前沿的端到端自动驾驶大模型，为后面就业和升学增添助力！
第六章：多模态大模型求职专题
有了前面五个章节的技术积累，第六章咱们进入求职专题！这一章都是实打实老师工作多年的经验积累。业内有哪些公司？毕业应该从事什么方向？未来发展如何？多模态大模型当下应用的瓶颈在哪里？哪些问题是面试公司真正关心的？我们又该如何准备面试？在这一章你都讲得到答案！
适合人群
高校研究人员与学生；
初创企业技术团队；
企业技术专家、骨干；
想要转行从事大模型的同学；
讲师介绍
Sora老师，业内一线大厂高级算法工程师。研究方向多模态大语言模型、Agent等，从事座舱大模型落地和端到端大模型落地工作。在算法设计、模型部署、工程化落地上具有丰富经验，参与过国内、国外多个车厂与车型的poc及sop交付量产项目。
课程收获
掌握通用大模型的核心理论与微调技术；
掌握自动驾驶大模型在学术界&工业界的前沿算法；
具备大模型微调&部署的实际能力；
应用大模型解决实际问题的能力；
提升科研&工作核心竞争力。
课程所需基础
一定的深度学习与大模型基础；
了解Transformer模型结构
Python和PyTorch基础，具备代码读写的能力；
需要自备GPU，显存不低于12G；
开课时间与课程说明
2024.12.9号正式开课，由于是在线课程，课程购买后不支持退款。购买后，1年内有效。
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