训练、微调与数据图文讲义1613 字

大模型微调流程理论篇

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《大模型微调流程理论篇》共 15 页、0.2 万字,通篇围绕 微调、场景、预训练、部署 展开,归在「训练、微调与数据」这一层。

覆盖微调场景预训练部署评估数据集

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. 大模型微调流程理论篇
  2. 我们的学习路径图
  3. 首先,回顾大模型的基础工作流
  4. 通用模型很强大,但不是“万能”的
  5. 微调的两条技术路线:如何选择你的“手术”方案?
  6. 两条实战路径:选择你的微调工作台
  7. 路径一:在线平台微调工作流概览
  8. 平台微调深潜:从创建任务到准备数据(步骤 1-3)

原 PDF 已逐页还原成图,共 15 页,这里先放前 3 页,其中 3 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. 01大模型微调流程理论篇
  2. 02我们的学习路径图
  3. 03首先,回顾大模型的基础工作流
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第 1 页:大模型微调流程理论篇
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大模型微调流程理论篇

挑战每天讲透一个 AI 大模型知识点

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第 2 页:我们的学习路径图
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我们的学习路径图

第三站:如何动手微调? (The How) 详解两大实战路径: 在线平台 vs. 本地代码。

终点站:融会贯通 (The Synthesis)

构建完整的微调流程 知识图谱。

第一站:为什么需要微调? (The Why) 探索预训练模型的局限与微调 的价值。

第二站:微调有哪些选择? (The What) 对比两种核心微调方法: 全参微调 vs.高效微调。

模型 流程 知识 图潽 数据 应用

高效

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第 3 页:首先,回顾大模型的基础工作流
第 3 页

首先,回顾大模型的基础工作流

模型处理

扩展上下文窗口

理解上下文逻辑

预处理 分块/分段

数据清洗

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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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