企业AI训练师：数据、微调与对齐培训-中科信软培训中心

企业AI训练师：数据、微调与对齐培训

培训对象： 数据科学家、算法工程师、AI产品经理、希望深入定制企业专属模型的IT人员。
培训目标：
- 理解模型定制原理： 深入理解为什么需要对通用大模型进行微调，以及微调的原理和适用场景。
- 掌握数据准备方法： 学会如何构建、清洗和标注高质量的训练数据，这是模型微调成功的关键。
- 实践微调技术： 了解LoRA、P-Tuning等高效微调技术，并能通过平台或代码进行简单的微调操作。
- 模型评估与对齐： 学习如何评估微调后模型的性能，并理解RLHF（人类反馈强化学习）等对齐技术，确保模型输出符合企业价值观。
培训内容介绍：
- 一、为什么要微调？ 对比RAG与微调的区别，明确微调的适用场景（风格迁移、特定术语、复杂逻辑固化）。
- 二、数据为王： 讲解微调数据的格式（指令-输入-输出）、来源、质量标准。
- 三、数据工程实战： 数据清洗、去重、格式转换、质量评估的全流程实操。
- 四、高效微调技术解析： 深入浅出地介绍LoRA、Q-LoRA、Adapter等参数高效微调方法的原理与优势。
- 五、环境搭建与工具链： 介绍主流的微调框架（如Hugging Face PEFT、FirelyEE）和平台（如百度文心千帆、阿里灵积）。
- 六、模型微调实战（一）： 以开源模型（如Llama 2/3, ChatGLM）为例，带领学员完成一个特定领域（如法律、医疗）的微调实操。
- 七、模型微调实战（二）： 超参数调优（学习率、Epoch等）对微调效果的影响及调参技巧。
- 八、模型评估体系： 建立客观和主观的评估指标（如BLEU、ROUGE、人工评分），评估微调模型的性能和泛化能力。
- 九、过拟合与灾难性遗忘： 分析微调过程中的常见问题及解决方案。
- 十、RLHF与模型对齐： 介绍人类反馈强化学习的原理，探讨如何让模型更加“无害、诚实、有帮助”，符合企业文化。
- 十一、模型部署与服务化： 讲解如何将微调后的模型进行压缩、量化，并部署成可供业务系统调用的API服务。
- 十二、企业微调项目全流程复盘： 从一个业务需求出发，完整演练“需求分析-数据准备-模型微调-评估-部署”的全过程。

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