大模型微调到底有没有技术含量，或者说技术含量到底有多大？

Openai GPT-4o，Google Gemini，Meta Llama3......

• 课程介绍与目标

• 学习安排与课程结构

• 学员参与要求

• 课程项目与技术概览
• 推荐工具和开源资源

• 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

• 模型评估以及能力分析

• 微调与全量训练的区别

• 微调在不同领域的应用案例

• 选择微调任务和数据

• 微调的效果评估方法

• 微调项目的规划与管理

• Transformer模型的基础架构

• Self-Attention机制的工作原理

• Transformer在NLP任务中的应用

• Transformer模型的变种与发展

• 使用Transformer模型的实用技巧

• Encoder和Decoder介绍

• 常见的中英开源大模型介绍

• 模型选择标准与评估

• 开源模型的获取与使用

• 社区支持与资源分享

• 开源大模型发展方向

• Huggingface介绍

• 本地下载开源模型

• 理解HF相应的库以及导入大模型

• 模型封装以及部署

• 性能优化与成本控制

• 指令微调的概念与应用价值

• 指令集设计与实现

• 微调流程与实践技巧

• 性能评估与优化策略

• 指令微调的挑战与解决方案

• LoRA微调的方法

• 实施LoRA微调的步骤

• LoRA微调在实际项目中的应用

• 性能评估与调优技巧

• LoRA微调的局限与未来展望

• Alpaca项目介绍

• 指令数据的理解

• LoRA微调的实施与调优

• 项目评估与效果分析

• 经验总结与案例分享

• 为什么需要大模型压缩

• 模型压缩的方法与技术

• 压缩对模型性能的影响

• 压缩模型的常见方法

• 模型服务化的最佳实践

• QLoRA微调技术介绍

• 微调策略与实施过程

• 应用QLoRA的案例

• QLoRA微调的性能调优

• 面临的问题与解决方法

• 设计QLoRA微调方案

• 准备数据与环境配置

• 开源模型选择

• 执行微调与性能监控

• 项目经验分享与讨论

• DeepSpeed框架概述

• 配置与环境搭建

• 在大模型训练中使用DeepSpeed

• 分布式训练介绍

• 框架背后技术实现

• DeepSpeed参数理解

• 实战案例与经验分享

• Megatron-LM框架介绍

• 框架安装与配置指南

• 应用Megatron-LM进行模型训练

• 框架背后技术实现

• Megatron-LM参数理解

• 实战案例与经验分享

• 为什么需要Flash Attention

• GPU计算背景知识

• Flash Attention技术背后

• 在大模型中应用Flash Attention

• 实际部署与应用案例

• 微调模型性能测试的重要性

• Benchmark工具与方法介绍

• 执行Benchmark的步骤与技巧

• 结果分析与解读

• Benchmark设计与业务场景

• 结合QLoRA和Flash Attention的策略

• 微调与部署的一体化流程

• 项目实施的关键步骤

• 成果评估与性能优化

• 经验分享与问题解决

• 开源模型的概述

• 常见的开源模型分类

• 选择开源模型的考量因素

• 开源模型的获取和使用指南

• 维护和贡献开源模型的最佳实践

• ChatGLM模型家族介绍

• ChatGLM1到ChatGLM3迭代

• ChatGLM的私有化部署

• ChatGLM的特色

• 微调ChatGLM模型的步骤和技巧

• 微调案例分享

• 理解需求以及技术方案设计

• 医疗指令数据的搜集

• 医疗Benchmark的获取和整理

• 微调ChatGLM+LoRA模型

• 微调案例分享

• Qwen和YI模型家族概述

• 两个模型家族的迭代

• Qwen和YI大模型的私有化部署

• 两个大模型家族的特色

• 微调Qwen和YI模型的实践指南

• 微调案例分享

• LLaMA模型家族特点

• LLaMA大模型的迭代和架构变化

• LLaMA大模型的私有化部署

• 微调LLaMA模型的方法和建议

• LLaMA模型微调的案例分析

• 微调案例分享

• Mistral和Phi模型家族简介

• Mistral和Phi在多语言中的应用

• 两大模型家族的特色

• 量大模型家族的私有化部署

• 微调Mistral和Phi模型的流程

• 微调案例分享

• MoE（Mixture of Experts）模型概念

• MoE模型在大规模数据处理中的优势

• 微调MoE模型的关键点

• MoE模型的应用案例

• MoE模型的扩展性和可维护性问题

• Mistral 8x7b

• 微调案例分享

• 理解需求以及技术方案设计

• 智能客服指令数据收集

• Benchmark的获取和整理

• 微调Mistra 8x7b+QLoRA模型

• 模型评估以及验收报告制作

• Baichuan中文大模型

• Falcon模型家族

• Bloom模型介绍

• 不同领域开源模型的应用实例

• 微调这些开源模型的技术指导

• 评估开源模型的关键标准

• 匹配项目需求和模型特性

• 实践中选择开源模型的经验分享

• 开源模型使用中的常见陷阱

• 社区和资源的重要性

• 大模型对齐的重要性和应用场景

• 基本对齐技术和方法概述

• 对齐过程中的数据处理和预处理

• 模型对齐的评估指标

• 大模型对齐的挑战和策略

• 开源数据集的重要性和来源

• 选择和处理对齐用的开源数据

• 开源数据在模型对齐中的应用

• 数据隐私和伦理考量

• 维护和更新开源数据集

第三十章：RLHF技术和应用

• RLHF（强化学习从人类反馈）技术介绍

• RLHF在模型对齐中的应用案例

• 实施RLHF技术的步骤

• RLHF技术的效果评估

• 解决RLHF应用中的问题

• RLHF实战案例分析

• DPO（Direct Preference Optimization）概念

• DPO在优化模型对齐中的作用

• 实现DPO的关键技术点

• DPO应用的案例和效果分析

• DPO技术的挑战和前景

• DPO实战案例分享

• 需求分析以及技术方案设计

• 数据收集和预处理

• 训练Reward Model

• 训练RLHF完整微调

• 项目的评估和优化

• 需求分析以及技术方案设计

• 对齐数据的准备和处理

• 执行DPO模型对齐流程

• 对齐效果的评估和调整

• 项目中遇到的挑战

• 当前大模型对齐技术的发展趋势

• 模型对齐在大模型中的真正价值

• 对齐在工程上挑战

• 模型对齐技术的伦理和社会影响

• 资源推荐和学习路径

• 垂直领域的研发符合中国现状

• 垂直领域大模型研发pipeline

• 微调大模型的基本方法和流程

• 选择合适的微调策略

• 微调中的性能优化技巧

• 微调项目的评估和调整

• 智能问诊领域的应用场景和需求

• 大模型能力维度设计

• 领域内benchmark设计

• 快速测试开源模型能力并选择合适的模型

• 微调模型以适应医疗数据

• 模型部署以及RAG设计

• 金融领域通用大模型需求分析

• 金融领域大模型benchmark

• XuanYuan开源项目剖析

• 金融领域大模型案例解读

• 微调模型在金融Benchmark上的评估

• 金融领域中的未来潜在落地场景

• 教育领域的大模型应用场景和需求

• 微调大模型进行个性化学习支持

• EduChat开源项目剖析

• 指令数据和对齐数据的整理

• Benchmark以及大模型评估

• 教育领域中的未来潜在落地场景

• 课程学习要点回顾

• 项目成果分享和评估

• 学习心得和经验交流

• 未来发展趋势和学习路径

• 中科院博士
• 头部金融科技公司资深算法专家
• 曾任埃森哲人工智能实验室数据科学家

• 拥有丰富的大模型微调/情感分析/博文品牌识别/问答系统等各类项目经验

• 多家上市公司技术战略顾问

• 曾任金融科技独角兽公司首席科学家
• 曾任量化投资初创公司首席科学家
• 曾任美国亚马逊推荐系统工程师
• 深耕人工智能领域十余年，授课培养AI学员数万人