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課程時長 14 時間:
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