AI大模型微调技术与实践课程
培训对象：
AI算法工程师；大模型应用开发者；企业AI技术团队骨干；以及希望掌握模型定制化能力的科研人员。
培训目标：
使学员全面掌握大模型微调的核心原理与技术框架，能够独立完成从数据准备、模型训练到评估部署的全流程微调任务。精通LoRA、QLoRA、P-Tuning等高效参数微调方法，理解全量微调与高效微调的适用场景与性能权衡。掌握微调数据集的构建规范（ShareGPT/Alpaca格式）、合成数据生成技术及模型评测方法（OpenCompass），具备针对垂直领域任务定制专属大模型的能力。
培训内容介绍：
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大模型微调基础原理：深入讲解预训练与微调的关系，理解微调在模型生命周期中的定位。对比分析全量微调（Full Fine-tuning）与高效参数微调（PEFT）的技术原理、优缺点与适用场景。
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主流微调方法详解：系统学习LoRA（低秩适配）的核心思想与实现机制，理解其如何通过少量参数实现高效微调。讲解QLoRA量化微调、P-Tuning、Prefix Tuning等方法的特点与应用选择。
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微调数据准备与工程：学习微调数据集的构建规范，深入解析ShareGPT与Alpaca两种主流数据格式的结构与适用场景。掌握使用EasyData等工具从企业文档自动生成微调数据集的方法。
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合成数据生成技术：讲解利用GPT-4等强模型生成合成数据的方法，解决垂直领域标注数据短缺的难题。学习数据增强、多样性控制及质量过滤策略，提升微调数据质量。
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摩搭社区（ModelScope）应用：介绍ModelScope平台的功能与资源，学习模型的搜索、下载与管理方法。掌握从HuggingFace到ModelScope的模型迁移技巧。
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LlamaFactory微调框架实战：讲解LlamaFactory框架的架构与配置，掌握环境配置、LoRA/QLoRA参数设置、模型训练启动与监控的全流程操作。
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微调参数调优策略：学习关键超参数（学习率、批次大小、Epoch数、LoRA秩）对微调效果的影响规律，掌握参数调优的经验法则与实验设计方法。
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模型验证与性能评估：掌握微调过程中的模型验证方法，包括Loss曲线监控、Perplexity困惑度计算、BLEU/ROUGE等生成指标评估。
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OpenCompass评测框架：深入学习OpenCompass的原理与安装配置，掌握Benchmark测试体系的构建方法。开展微调前后模型的对比评测，生成可视化评测报告。
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微调模型导出与部署：学习将微调后的HuggingFace模型转换为Safetensors格式，掌握模型导出、量化压缩与推理服务发布的全流程。
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RLHF与奖励建模：了解基于人类反馈的强化学习（RLHF）原理，学习奖励模型的设计方法、PPO/GRPO优化算法及奖励机制漏洞检测技术。
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红队测试与鲁棒性提升：讲解微调模型的红队测试方法，识别模型偏见与安全漏洞。学习通过对抗性样本训练提升模型的鲁棒性与安全性。
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