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课程时长 14 小时
课程大纲
微调简介
- 什么是微调？
- 微调的用例与优势
- 预训练模型与迁移学习概述
微调准备
- 数据集的收集与清理
- 理解任务特定的数据需求
- 探索性数据分析与预处理
微调技术
- 迁移学习与特征提取
- 使用Hugging Face微调Transformers
- 监督任务与非监督任务的微调
微调大型语言模型 (LLMs)
- 为NLP任务适配LLMs（如文本分类、摘要生成）
- 使用自定义数据集训练LLMs
- 通过提示工程控制LLM行为
优化与评估
- 超参数调优
- 评估模型性能
- 解决过拟合与欠拟合问题
扩展微调工作
- 在分布式系统上进行微调
- 利用云解决方案实现可扩展性
- 案例研究：大规模微调项目
最佳实践与挑战
- 微调成功的最佳实践
- 常见挑战与故障排除
- 微调AI模型的伦理考量
高级主题（可选）
- 微调多模态模型
- 零样本与少样本学习
- 探索LoRA（低秩适应）技术
总结与下一步
要求
- 理解机器学习基础知识
- 具备Python编程经验
- 熟悉预训练模型及其应用
受众
- 数据科学家
- 机器学习工程师
- AI研究人员
