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东莞企业网站哪家强,网站后台权限管理怎么做的,百度指数怎么看地域数据,wordpress 菜单两列显示本文介绍大模型微调技能全景图谱#xff0c;涵盖七大阶段学习内容#xff1a;大模型基础、LoRA微调、量化技术、RLHF对齐、DPO对齐、其他微调技术和增量学习。通过系统化梳理Transformer原理、LoRA/QLoRA/AdaLoRA等算法、PPO/DPO对齐方法以及Flash Attention等前沿技术#…本文介绍大模型微调技能全景图谱涵盖七大阶段学习内容大模型基础、LoRA微调、量化技术、RLHF对齐、DPO对齐、其他微调技术和增量学习。通过系统化梳理Transformer原理、LoRA/QLoRA/AdaLoRA等算法、PPO/DPO对齐方法以及Flash Attention等前沿技术帮助算法工程师构建完整知识体系节省学习成本提升工作效率适合希望深入掌握大模型微调技术的从业者。随着大模型的飞速发展在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、PPO、DPO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、开源模型的理解等几乎每天都有新的发展。我们总结了算法工程师需要掌握的大模型微调技能并制作了大模型微调技能图谱希望可以帮助大家将知识体系梳理清楚为未来在大模型的工作与科研道路上节省时间提高效率作为算法工程师面对如此庞大又在飞速迭代的大模型技术体系您是否有感觉自己的学习步伐有点跟不上技术的发展或者对这些新兴技术的理解仅仅停留在应用层面上实际上对背后的原理并没有深入剖析过如果您希望在大模型赛道上持续保持竞争壁垒对技术本身的深入理解是很必要的选项。详细大纲第一阶段大模型基础第一章开营典礼介绍课程目标、安排和预期成果明确对学员的要求和期望概述课程中将探讨的项目和技术讨论大模型技术的行业现状推荐关注的工具和开源项目第二章大模型是怎么炼成的大模型的定义和重要性大模型发展历程和关键里程碑预训练与微调的基本概念大模型预训练、数据处理、微调、对齐大模型训练的基础设施和资源需求面临的挑战和未来发展方向第三章Transformer模型原理剖析1Transformer模型的基本架构Self-Attention机制的原理和计算过程Multi-Head Attention的设计和作用注意力权重的计算和可视化Self-Attention在模型中的作用和优势第四章Transformer模型原理剖析2Positional Encoding的概念和实现方法Rotary Positional EmbeddingBPE tokenizerSentencePiece EncodingTransformer中的Feed-Forward NetworksLayer Normalization的原理和重要性Transformer模型中的残差连接编码器和解码器的结构差异第五章Transformer模型原理剖析3Transformer的训练策略和优化方法参数初始化和学习率调度Transformer模型的正则化技术Attention机制的变种和改进Greedy Decoding, Beam-searchTop-K Sampling, Top-p SamplingTransformer源码解读第六章Transformer模型全量微调和高效微调全量微调与高效微调的区别Transformer模型微调的常见策略选择合适的微调任务和数据集微调中的挑战和最佳实践评估微调效果的标准和工具第七章【项目实战1】大模型PEFT微调项目PEFT的安装PEFT的使用说明核心模块讲解指令数据准备和预处理的技巧实施微调的详细步骤微调项目的性能评估和分析**第八章**Generative Pre-Trained Transformer模型家族剖析Generative Pre-Trained Transformer系列模型的发展历程Generative Pre-Trained Transformer代码解读Zero-shot PromptinFew-shot Prompting模型的局限性和挑战第九章智谱AI模型家族剖析智谱AI模型的架构和设计理念智谱AI模型模型解读智谱AI模型的技术迭代智谱AI模型的优势和应用领域智谱AI模型微调和部署的实践指南智谱AI模型的评估和性能优化第十章ChatGLM家族模型剖析ChatGLM的架构和设计理念ChatGLM模型解读ChatGLM1到ChatGLM3的技术迭代ChatGLM模型的优势和应用领域ChatGLM模型微调和部署的实践指南ChatGLM模型的评估和性能优化第十一章Baichuan家族模型剖析Baichuan模型的概述和核心技术Baichuan原理剖析和源码解读Baichuan模型与其他模型的比较Baichuan模型在特定任务上的应用微调Baichuan模型的策略和技巧Baichuan模型的局限第二阶段大模型指令微调之- LoRA第十二章指令微调基础指令微调的定义与应用背景指令微调与传统微调的对比指令微调在大模型中的重要性指令微调流程概览指令微调的挑战与策略第十三章必要矩阵知识矩阵和向量的基本概念矩阵运算与性质特征值和特征向量矩阵分解SVD技术简介矩阵在LoRA算法中的应用第十四章LoRA算法剖析LoRA算法的原理与动机Lora中的Low-rank假设LoRA的关键技术组件LoRA算法的实现步骤LoRA算法的优化与调试LoRA算法源码解读第十五章指令数据搜集和生成指令数据的重要性与来源自动化和手动搜集指令数据的方法指令数据的预处理和标准化生成高质量指令数据的技巧指令数据集的维护与更新指令数据的人工质量评估与自动质量评估第十六章【项目实战2】Alpaca微调大模型Alpaca微调项目的设计与目标准备Alpaca微调所需的指令数据实施Alpaca微调的详细步骤评估Alpaca微调效果的方法分析与解决Alpaca微调中遇到的问题解读Alpaca项目源码第十七章AdaLoRA算法剖析AdaLoRA与LoRa的比较动态改变矩阵权重的意义SVD与AdaLoRA训练AdaLoRAAdaLoRA源码解读AdaLoRA案例讲解第十八章【项目实战3】Vicuna微调大模型Vicuna微调项目的背景与应用场景ShareGPT数据收集Vicuna微调的实施流程和技术细节Vicuna微调效果的评估与分析基于Vicuna微调项目的经验总结与展望第三阶段大模型指令微调之- Quantization第十九章模型Quantization基础Quantization在深度学习中的作用与原理常见的Quantization技术及其分类模型Quantization对性能和精度的影响Quantization的实践步骤和工具模型Quantization的挑战与解决策略第二十章QLoRA算法剖析QLoRA算法的定义和背景QLoRA与LoRA的关键区别和改进QLoRA算法的详细实现过程4bit NormalFloat, double quantizationQLoRA算法的优化和调试技巧QLoRA源码解读第二十一章【项目实战4】QLoRA微调LLaMA大模型技术方案的设计收集和预处理指令数据基于PEFT进行QLora大模型微调评估QLoRA微调之后的效果分析QLoRA微调过程中遇到的问题及其解决方案第二十二章模型Compression技术模型压缩的必要性和技术背景常见的模型压缩方法概述模型压缩与Quantization的关系实施模型压缩的步骤和注意事项模型压缩技术的最新研究进展第二十三章模型蒸馏技术探索模型蒸馏的基本概念和工作原理模型蒸馏在模型优化中的应用不同蒸馏技术的比较和选择实施模型蒸馏的具体方法模型蒸馏技术面临的挑战及其解决策略第二十四章ZeroQuant算法剖析ZeroQuant算法的基本原理和应用背景ZeroQuant在模型Quantization中的创新点实现ZeroQuant的关键步骤和技术要求ZeroQuant源码解读ZeroQuant技术的局限性和未来方向第二十五章SmoothQuant算法剖析SmoothQuant算法的设计理念和核心技术SmoothQuant与传统Quantization方法的区别实施SmoothQuant算法的具体流程SmoothQuant源码解读SmoothQuant面临的技术挑战和改进路径第四阶段大模型对齐之-RLHF第二十六章RLHF算法概述RLHF的起源和背景RLHF在人工智能中的作用和重要性强化学习与人类反馈结合的优势RLHF的主要应用领域和案例研究从InstructGPT到GPT4第二十七章人类反馈的集成人类反馈在强化学习中的角色不同形式的人类反馈标注、偏好、指导从人类反馈中学习方法和策略人类反馈数据的收集和处理人类反馈强化学习的挑战和解决方案第二十八章PPO算法概述PPO的起源和动机PPO与其他策略梯度方法的对比算法核心概念和原理PPO的优势和局限性PPO的应用领域和案例第二十九章强化学习和数据基础强化学习基本概念介绍数据在强化学习中的作用和重要性状态、动作和奖励的数据结构数据收集、处理和利用的方法使用模拟环境进行数据生成和测试第三十章策略优化基础策略梯度方法简介优势函数和回报基线的概念和作用累积回报与折扣回报探索与利用的权衡第三十一章PPO核心技术细节目标函数和KL散度裁剪目标函数的原理多次迭代优化策略广义优势估计GAE重要性采样和策略更新第三十二章基于开源大模型从零实现PPO算法构建神经网络模型实现PPO的优化循环自适应学习率调整调试和性能分析技巧评估对齐之后的大模型第三十三章高级PPO技术和强化学习进阶PPO变体和改进策略处理高维输入和模型泛化多智能体环境中的PPO应用强化学习中的迁移学习和多任务学习强化学习中的安全性和可解释性第三十四章【项目实战5】RLHF医疗大模型微调项目需求分析和技术方案设计环境设置和任务定义对齐数据的收集和预处理实现PPO训练流程结果分析和性能优化第五阶段大模型对齐之-DPO第三十五章DPO算法概述DPODirect Preference Optimization介绍与PPO算法对比DPO的应用场景和重要性基本原理和工作机制DPO算法的优势和挑战第三十六章排序和偏好的基础偏好与排序问题在AI中的角色数据表示成对比较和偏好矩阵偏好学习的挑战排序和偏好预测的评估指标经典偏好学习算法概览第三十七章DPO核心技术细节偏好建模的数学框架直接与间接偏好优化的对比DPO中的关键算法组件成对比较数据的处理方法DPO的损失函数和优化策略第三十八章DPO算法的从零实现数据整理与预处理构建偏好学习模型的步骤使用Python实现基础DPO模型在benchmark上测试DPO性能DPO的优势和缺点第三十九章【项目实战6】DPO在推荐系统中的应用推荐系统中的偏好学习设计DPO驱动的推荐算法处理实时用户反馈实施DPO进行推荐模型微调评估推荐系统的性能第四十章高级DPO技术多任务学习与DPO的结合DPO在非监督学习中的应用深度学习方法与DPO交互式偏好学习DPO技术的变种第六阶段大模型其他微调技术第四十一章Prefix Tuning算法剖析Prefix Tuning的基本原理实现Prefix Tuning的关键步骤Prefix Tuning源码解读Prefix Tuning与其他微调方法的比较在NLP任务中应用Prefix Tuning的案例Prefix Tuning的局限性和挑战第四十二章Adaptor Tuning算法剖析Adaptor Tuning的基本原理如何在大模型中插入Adaptor层Adaptor Tuning的优点和应用场景Adaptor Tuning源码解读实际案例Adaptor Tuning在分类任务中的应用Adaptor Tuning的效率和扩展性问题第四十三章Flash Attention算法剖析Flash Attention的设计思想和算法原理优化Transformer模型中的注意力机制Flash Attention在提升处理速度和效率上的作用应用Flash Attention改进大模型的案例分析Flash Attention的实现挑战和解决方案第四十四章Flash Attention 2算法剖析介绍Flash Attention 2与前版本的区别深入探讨Flash Attention 2的技术改进点Flash Attention 2在复杂任务处理中的应用示例评估Flash Attention 2的性能和适用范围Flash Attention 2的实现细节和调优建议第四十五章Kahneman-Tversky Optimization (KTO) 算法剖析KTO算法背景和理论基础Kahneman-Tversky优化在微调中的应用实施KTO的关键技术步骤KTO在提高决策质量中的角色KTO应用案例和性能分析第四十六章【项目实战7】QLoRAFlash Attention微调大模型结合QLoRA和Flash Attention的微调策略任务选取和数据准备微调流程详解从预处理到模型评估分析微调后模型的性能改进面临的挑战及解决方案分享第七阶段大模型增量学习第四十七章大模型增量学习概述增量学习Continual learning的重要性与传统从零训练的对比增量学习的应用场景任务选取和数据准备微调流程详解从预处理到模型评估第四十八章增量学习与灾难性遗忘什么是灾难性遗忘解决灾难性遗忘的思路正则化、动态网络架构、元学习通用数据与垂直数据的混合训练数据中的信息分析调整学习率第四十九章增量学习中的高级主题增量学习在大规模数据集上的应用多模态与跨领域增量学习自适应学习和在线学习技术强化学习与增量学习的结合未来增量学习的发展方向类别说明课****程形式线上直播课程学习群答疑课程安排13次直播授课每周1次每次3-3.5小时课程服务25人以内学习群助教答疑保证遇到的问题被快速解决 专属咨询顾问与班主任老师全程伴学 全程直播讲解与演示可反复观看课程视频​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​