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课程会深入探讨DeepSeek的核心技术原理，如混合模态融合架构、动态稀疏注意力机制、渐进式知识蒸馏技术等，让学员深刻理解其技术内涵，为实际应用打下坚实基础。
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课程目标：
能够独立搭建DeepSeek R1模型蒸馏Qwen2 1.5B的实验环境，包括创建虚拟环境、安装相关依赖和工具。
熟悉多种可用于模型蒸馏的数据集，掌握数据集的清洗和准备方法，能根据需求筛选和处理数据。
理解并熟练执行模型蒸馏过程，运用Llama-Factory进行全量指令微调，优化模型性能。
学会对蒸馏前后的模型进行调用测试，准确评估模型在实际问题解决中的表现，分析模型的优势与不足。
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