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課程培訓(xùn)
企業(yè)AI訓(xùn)練師:數(shù)據(jù)、微調(diào)與對齊培訓(xùn)

企業(yè)AI訓(xùn)練師:數(shù)據(jù)、微調(diào)與對齊培訓(xùn)

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  • 培訓(xùn)對象: 數(shù)據(jù)科學(xué)家、算法工程師、AI產(chǎn)品經(jīng)理、希望深入定制企業(yè)專屬模型的IT人員。

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  • 培訓(xùn)目標:

    • 理解模型定制原理: 深入理解為什么需要對通用大模型進行微調(diào),以及微調(diào)的原理和適用場景。

    • 掌握數(shù)據(jù)準備方法: 學(xué)會如何構(gòu)建、清洗和標注高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),這是模型微調(diào)成功的關(guān)鍵。

    • 實踐微調(diào)技術(shù): 了解LoRA、P-Tuning等高效微調(diào)技術(shù),并能通過平臺或代碼進行簡單的微調(diào)操作。

    • 模型評估與對齊: 學(xué)習如何評估微調(diào)后模型的性能,并理解RLHF(人類反饋強化學(xué)習)等對齊技術(shù),確保模型輸出符合企業(yè)價值觀。

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  • 培訓(xùn)內(nèi)容介紹:

    • 一、為什么要微調(diào)? 對比RAG與微調(diào)的區(qū)別,明確微調(diào)的適用場景(風格遷移、特定術(shù)語、復(fù)雜邏輯固化)。

    • 二、數(shù)據(jù)為王: 講解微調(diào)數(shù)據(jù)的格式(指令-輸入-輸出)、來源、質(zhì)量標準。

    • 三、數(shù)據(jù)工程實戰(zhàn): 數(shù)據(jù)清洗、去重、格式轉(zhuǎn)換、質(zhì)量評估的全流程實操。

    • 四、高效微調(diào)技術(shù)解析: 深入淺出地介紹LoRA、Q-LoRA、Adapter等參數(shù)高效微調(diào)方法的原理與優(yōu)勢。

    • 五、環(huán)境搭建與工具鏈: 介紹主流的微調(diào)框架(如Hugging Face PEFT、FirelyEE)和平臺(如百度文心千帆、阿里靈積)。

    • 六、模型微調(diào)實戰(zhàn)(一): 以開源模型(如Llama 2/3, ChatGLM)為例,帶領(lǐng)學(xué)員完成一個特定領(lǐng)域(如法律、醫(yī)療)的微調(diào)實操。

    • 七、模型微調(diào)實戰(zhàn)(二): 超參數(shù)調(diào)優(yōu)(學(xué)習率、Epoch等)對微調(diào)效果的影響及調(diào)參技巧。

    • 八、模型評估體系: 建立客觀和主觀的評估指標(如BLEU、ROUGE、人工評分),評估微調(diào)模型的性能和泛化能力。

    • 九、過擬合與災(zāi)難性遺忘: 分析微調(diào)過程中的常見問題及解決方案。

    • 十、RLHF與模型對齊: 介紹人類反饋強化學(xué)習的原理,探討如何讓模型更加“無害、誠實、有幫助”,符合企業(yè)文化。

    • 十一、模型部署與服務(wù)化: 講解如何將微調(diào)后的模型進行壓縮、量化,并部署成可供業(yè)務(wù)系統(tǒng)調(diào)用的API服務(wù)。

    • 十二、企業(yè)微調(diào)項目全流程復(fù)盤: 從一個業(yè)務(wù)需求出發(fā),完整演練“需求分析-數(shù)據(jù)準備-模型微調(diào)-評估-部署”的全過程。





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