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大模型開發(fā)：從預(yù)訓(xùn)練到企業(yè)微調(diào)培訓(xùn)

 

培訓(xùn)對象
算法工程師、AI研發(fā)團隊、數(shù)據(jù)科學(xué)家、企業(yè)AI負責人（需具備深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)）。

 

培訓(xùn)目標
理解大模型原理，能夠基于開源模型（LLaMA、Qwen、Baichuan）進行數(shù)據(jù)準備、微調(diào)、評估與私有化部署，適用于企業(yè)垂直領(lǐng)域。

 

培訓(xùn)內(nèi)容

1. 大模型架構(gòu)深度解析：Transformer、注意力機制、MoE、長上下文。

2. 開源模型選型：參數(shù)規(guī)模、基座 vs 對話模型、中文能力、商用許可。

3. 數(shù)據(jù)工程：預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)清洗、指令數(shù)據(jù)構(gòu)建、偏好對數(shù)據(jù)格式。

4. 高效微調(diào)方法（PEFT）：LoRA、QLoRA、Adapter，顯存優(yōu)化技巧。

5. 微調(diào)實戰(zhàn)（單卡/多卡）：使用LLaMA-Factory或XTuner微調(diào)Qwen/LLaMA。

6. 指令微調(diào)與對話模板：構(gòu)建企業(yè)專屬角色、風(fēng)格與任務(wù)格式。

7. 偏好對齊（DPO）：基于用戶反饋優(yōu)化模型回復(fù)傾向。

8. 模型評估體系：MMLU、C-Eval、自定義業(yè)務(wù)測試集、人工評估。

9. 模型量化與加速：GPTQ、AWQ量化，vLLM推理框架部署。

10. 私有化部署方案：基于TGI、FastChat或Ollama的內(nèi)部GPU/CPU推理服務(wù)。

11. 持續(xù)學(xué)習(xí)與更新：增量微調(diào)、RAG與微調(diào)的協(xié)同策略。

12. 實戰(zhàn)項目：針對企業(yè)內(nèi)部文檔（如制度、產(chǎn)品手冊），微調(diào)一個小參數(shù)大模型（7B-14B）并部署為內(nèi)部問答機器人。

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