微調模型與大型語言模型 (LLMs)培訓
微調模型與LLMs是將預訓練的機器學習模型適配到特定任務和數據集的關鍵過程。本課程探討微調的技術、工具和最佳實踐，重點關注實際實施和優化策略，以實現高性能。
本課程由講師主導，提供線上或線下培訓，面向希望爲特定任務和數據集定製預訓練模型的中高級專業人員。
培訓結束後，學員將能夠：
- 理解微調的原理及其應用。
- 爲微調預訓練模型準備數據集。
- 爲NLP任務微調大型語言模型 (LLMs)。
- 優化模型性能並解決常見挑戰。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在實驗環境中進行實際操作。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。
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課程簡介
微調簡介
- 什麼是微調？
- 微調的用例與優勢
- 預訓練模型與遷移學習概述
微調準備
- 數據集的收集與清理
- 理解任務特定的數據需求
- 探索性數據分析與預處理
微調技術
- 遷移學習與特徵提取
- 使用Hugging Face微調Transformers
- 監督任務與非監督任務的微調
微調大型語言模型 (LLMs)
- 爲NLP任務適配LLMs（如文本分類、摘要生成）
- 使用自定義數據集訓練LLMs
- 通過提示工程控制LLM行爲
優化與評估
- 超參數調優
- 評估模型性能
- 解決過擬合與欠擬合問題
擴展微調工作
- 在分佈式系統上進行微調
- 利用雲解決方案實現可擴展性
- 案例研究：大規模微調項目
最佳實踐與挑戰
- 微調成功的最佳實踐
- 常見挑戰與故障排除
- 微調AI模型的倫理考量
高級主題（可選）
- 微調多模態模型
- 零樣本與少樣本學習
- 探索LoRA（低秩適應）技術
總結與下一步
最低要求
- 理解機器學習基礎知識
- 具備Python編程經驗
- 熟悉預訓練模型及其應用
受衆
- 數據科學家
- 機器學習工程師
- AI研究人員
14 小時
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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