训练、微调与数据图文讲义2119 字

AI大模型预训练与微调

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《AI大模型预训练与微调》共 15 页、0.2 万字,通篇围绕 微调、预训练、成本、标注 展开,归在「训练、微调与数据」这一层。

覆盖微调预训练成本标注推理部署

适合要自己训模型、或者判断这一版该不该训的人

目录骨架(8 节)
  1. AI 大模型预训练与微调
  2. 传统 AI 开发:为何如同“徒手建高楼”?
  3. 新范式革新:“通用基础+领域适配”
  4. 奠定基石:什么是预训练?
  5. 预训练的价值:为什么这个“地基”如此强大?
  6. 从通用到专精:为什么我们还需要微调?
  7. 微调的三大核心动因
  8. 微调的原理:在巨人的肩膀上“再走一步”

原 PDF 已逐页还原成图,共 15 页,这里先放前 3 页,其中 2 页识别出了标题。右侧文字由 OCR 按版面重排,可能有个别错字,以图为准;点图可全屏放大。

本讲义目录 · 3 页
  1. 01AI 大模型预训练与微调
  2. 02本次分享大纲
  3. 03传统 AI 开发:为何如同“徒手建高楼”?
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第 1 页:AI 大模型预训练与微调
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AI 大模型预训练与微调

这一页的文字很少,内容都在图里 —— 点开图片看大图更清楚。

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本次分享大纲

本次分享大纲

1.新范式:AI 开发的“基建”时代

介绍传统开发的痛点与新模式的崛起。

2.奠定基石:预训练打造通用智能<

深入解析预训练的原理与价值。

3.个性化定制:微调塑造领域专家

阐述为何需要微调以及核心方法。

4.1+1>2:预训练与微调的协同价值 展示两者结合的强大威力。 5. 总结与展望:构建未来的智能体 回顾核心,展望趋势。

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第 3 页:传统 AI 开发:为何如同“徒手建高楼”?
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传统 AI 开发:为何如同“徒手建高楼”?

  • 痛点一:依赖大量“设计图纸”(标注数据) 传统模型需要海量、高质量的标注数据,获 取成本极高。
  • 痛点二:高昂的“建造成本”(训练资源) 从零开始训练需要巨大的算力和时间投入, 门槛高。
  • 痛点三:漫长的“工期”(开发周期) 数据准备、模型训练、调试优化,整个流程 耗时漫长。

开发周期

资料里没有你的场景?

把你手上的数据和想解决的那个环节发上来,我们按具体情况回,不复述方法论。

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