获课：weiranit.fun/13607/
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AI大模型微调训练营是一种专注于提升学员AI大模型微调技能的培训项目。以下是其相关介绍： ### 课程目标 - **深入理解微调技术**：让学员全面掌握大模型微调的基本原理、策略和方法，包括Adapter Tuning、Prompt Tuning等多种技术。 - **熟练运用微调工具**：帮助学员熟练使用Hugging Face Transformers & PEFT、Microsoft Deepspeed等主流微调工具库。 - **具备实战项目能力**：通过实际案例分析和项目实践，使学员能够将所学知识应用于具体任务，提升模型性能和应用效果，积累实践经验。 ### 课程内容 - **AI大模型基础**：介绍大模型的定义、发展历程、在不同领域的应用，以及大模型的预训练流程、主流大模型的架构和特点等。 - **微调策略与方法**：讲解微调的基本流程，包括数据准备、模型选择和超参数调整；学习针对不同任务如文本分类、命名实体识别、生成任务等的特定微调方法；探索提高微调效果的优化技巧，如学习率调整、正则化和数据增强等。 - **实战案例分析**：分析情感分析、机器翻译、图像识别等实际案例，展示微调过程和效果；提供实战项目，指导学员完成从数据处理到模型微调的全过程，提升实际操作能力；探讨微调过程中常见的问题和挑战，并给出解决方案和技巧。 - **模型评估与验证**：介绍常用的模型评估指标，如准确率、精确率、召回率和F1 - score等；教授模型验证的方法，包括交叉验证、A/B测试和在线测试等；根据评估结果进行性能优化，包括模型调优和资源管理等。 - **前沿技术与趋势**：介绍AI大模型的最新研究成果和技术突破，如自监督学习、跨模态学习等；分析大模型在不同领域的应用趋势，如医疗、金融和自动驾驶等；探讨未来大模型的发展方向和挑战。 ### 硬件要求 通常需要NVIDIA显卡或者GPU云服务器，至少16GB以上显存，40GB显存更佳，以满足模型训练的计算需求。 ### 适合人群 包括技术开发从业者、对大模型技术感兴趣的爱好者、人工智能研究人员和学者、技术转型企业的决策者和技术管理者，以及相关专业的在读或应届毕业学生等。 目前市面上比较知名的有极客时间AI大模型微调训练营、卢菁博士AI大模型微调实战训练营、彭靖田AI大模型微调训练营等。
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