贪心学院大模型微调实战营-算法篇-百度网盘 -下载

### 贪心学院大模型微调实战营-算法篇

#### 一、课程背景

随着自然语言处理（NLP）领域的发展，预训练大模型已经成为处理各类NLP任务的关键技术。为了帮助学习者更好地掌握大模型微调的技术和实践，贪心学院推出了“大模型微调实战营-算法篇”。该课程旨在通过一系列实践项目和理论讲解，帮助学员全面掌握大模型微调的技术要点。

#### 二、课程目标

– **全面掌握大模型微调技术**：通过理论与实践相结合的方式，帮助学员掌握大模型微调的关键技术和应用场景。
– **提升实战能力**：通过多个实战项目，让学员能够独立完成大模型的微调和应用。
– **深入了解大模型评估方法**：介绍如何评估大模型的性能，包括客观评测和主观评测的方法。

#### 三、课程内容概览

1. **大模型微调技术介绍**
– 大模型的概念与历史发展
– 关键技术和算法基础
– 数据准备与预处理
– 预训练、指令微调、对齐等微调方法
– 模型评估以及能力分析

2. **大模型微调实战**
– 如何评测大模型
– 客观评测：有标准答案的评测方法，如问答题、选择题形式输入给大模型，比较模型输出与正确答案。
– 主观评测：没有标准答案的评测方法，通常基于人类的判断。
– 微调方法
– 指令微调
– 增量微调
– LoRA（Low-Rank Adaptation）原理与应用
– 微调框架介绍
– XTuner：低成本单卡微调框架

3. **大模型实战项目**
– 通过具体项目案例，如文本分类、情感分析、问答系统等，学习如何将大模型应用于实际场景。
– 学习如何选择合适的微调策略和评估方法。

4. **大模型三要素**
– **算法**：模型结构、训练方法等
– **数据**：数据集的重要性、数据预处理、Token分词方法等
– **算力**：计算资源的选择，如英伟达GPU、模型量化等

5. **基于大模型的对话系统架构**
– 基于LoRA的模型训练实践

#### 四、学习收益

– **技术能力提升**：掌握大模型微调的核心技术和实践方法。
– **项目经验积累**：通过实战项目，获得实际操作经验。
– **行业洞察**：了解大模型在不同领域的应用案例和发展趋势。

#### 五、适合人群

– **初学者**：对大模型微调感兴趣，希望从零开始学习的学员。
– **进阶学习者**：已有一定基础，希望进一步提升微调技能的学员。
– **技术从业者**：从事NLP相关工作的工程师和技术负责人。

#### 六、学习建议

– **定期复习**：定期回顾所学内容，加深理解。
– **实践应用**：尽量多参与实战项目，将所学知识应用于实际工作中。
– **社区互动**：加入学习社区，与其他学员交流心得，共同进步。

通过参加“大模型微调实战营-算法篇”的学习，学员不仅能够掌握大模型微调的核心技术和实践方法，还能通过实际项目获得宝贵的经验，为成为大模型微调领域的专家打下坚实的基础。