获课：weiranit.fun/13607/
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AI 大模型微调训练营
训练营核心定位
本 AI 大模型微调训练营聚焦于解决开发者在实际应用中，因通用大模型难以满足特定领域需求而面临的问题。通过系统且专业的课程设置，助力学员深入掌握 AI 大模型微调技术，让学员能够根据不同场景需求，对大模型进行精准优化，提升模型在垂直领域的性能表现，将大模型更好地应用于实际业务中。
课程体系规划
基础理论模块
- 大模型原理剖析：详细讲解 Transformer 架构的核心原理，包括注意力机制的工作方式、多头注意力的协同作用等，让学员理解大模型的底层逻辑；深入分析 GPT 系列、DeepSeek 等主流大模型的特点与优势，对比它们在架构设计、训练方式、应用场景等方面的差异，使学员对大模型有全面的认知。
- 微调基础概念：清晰阐述微调的定义、意义和应用场景，说明为什么在很多情况下需要对大模型进行微调；深入解读预训练 - 微调范式，分析预训练模型如何为微调提供基础，以及微调在整个模型应用流程中的关键作用。
技术实操模块
- 数据集构建与处理：指导学员如何根据特定的微调任务，收集、筛选合适的数据集；教授数据清洗、标注的方法和技巧，确保数据的质量和准确性；讲解如何将处理好的数据转换为适合模型训练的格式，以及如何进行数据的划分，如训练集、验证集和测试集的合理分配。
- 微调工具与框架使用：介绍 Hugging Face、DeepSeek 微调工具等常用的微调工具和框架，演示如何安装、配置和使用这些工具；通过实际案例，让学员掌握在不同工具中进行模型加载、参数设置、训练启动等操作，熟悉微调的具体流程。
- 参数调整与优化：深入讲解学习率、批次大小、训练轮数等关键超参数对微调效果的影响，通过理论分析和实验演示，让学员学会如何合理调整这些参数；介绍优化算法的选择和应用，如 Adam、SGD 等算法的特点和适用场景，帮助学员选择合适的优化策略，提高微调效率和模型性能。
实战应用模块
- 医疗领域微调实战：以 AI 家庭医生应用为案例，分析在医疗领域中微调大模型的需求和目标；带领学员使用实际的医疗数据集，如 MedQA 等，对大模型进行微调，实现疾病诊断、医疗咨询等功能；在实战过程中，引导学员解决可能遇到的问题，如医学术语理解不准确、数据标注困难等，提升学员在医疗领域应用微调技术的能力。
- 其他行业案例实践：选取金融、教育、客服等多个行业的实际案例，让学员了解不同行业对大模型微调的需求和特点；组织学员分组进行案例实践，从需求分析、数据集准备、模型微调、效果评估等全流程进行操作，培养学员在不同行业应用微调技术的灵活性和创新性。
学习目标与成果
知识目标
通过课程学习，学员能够全面掌握 AI 大模型的基础原理，深入理解微调技术的核心概念和方法，熟悉常用的微调工具和框架，以及了解不同行业对大模型微调的需求和应用场景。
技能目标
学员能够独立完成数据集的构建与处理，熟练使用微调工具和框架对大模型进行微调操作，根据实际需求合理调整超参数和优化策略，能够在不同领域应用微调技术解决实际问题，提升模型在特定任务中的性能表现。
成果产出
在训练营结束时，学员将完成至少一个领域的大模型微调实战项目，并提交项目报告，详细阐述项目的需求分析、数据处理、微调过程、结果评估等内容；通过项目展示和答辩，分享自己的学习成果和经验，接受导师和其他学员的点评和建议，进一步提升自己的技术能力和表达能力。
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