大模型微调和对齐，这些方法更替太快了！

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随着大模型的飞速发展，在短短一年半间就有了大幅度的技术迭代更新， LoRA，QLoRA，AdaLoRa，ZeroQuant，Flash Attention，DPO 等技术效果已经在工业界逐渐得到验证。过去半年又涌现出更多效果更好的技术和模型， 从 Mamba2 ， Jamab a，TTT 等 基座模型 ， 到 Dora ， LoftQ ， GaLore 等最新的微调技术； KTO ， IPO ， SimPO 等对齐技术；再到 GPTQ ， SmoothQuant ， AWQ ， GGUF 等量化技术。大模型全链路的技术的迭代日新月异。 作为算法工程师， 面对如此庞大又在飞速迭代的大模型技术体系， 您是否有感觉自己的技术能力以及学习步伐有点跟不上技术的发展？或者对这些新兴技术的理解仅仅停留在应用层面上，实际上并没有对背后的算法原理深入剖析过？ 如果您希望快速适应大模型时代的发展，而不致于在海量的论文和技术文献中挣扎和迷茫；如果你希望在大模型赛道 ………………………………