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微调技术分享大纲

1. 引言：什么是微调？

   • 概念介绍：迁移学习与微调
   • 生动比喻：让预训练模型“再学习”
   • 微调的目标：适配特定任务、提升模型性能

2. 为什么需要微调？

   • 通用大模型的局限性
   • 微调的优势：
     • 提高在特定领域的准确性
     • 降低计算资源需求（相比从头训练）
     • 实现模型个性化与知识更新
   • 典型应用场景：
     • 情感分析
     • 文本摘要
     • 代码生成
     • 对话机器人

3. 微调的核心原理

   • 预训练模型（Pre-trained Model）的角色
   • 准备微调数据集
     • 数据格式（指令、问答对等）
     • 数据清洗与预处理
   • 微调过程概览
     • 选择基础模型
     • 加载数据集
     • 设置训练参数
     • 执行训练
   • 模型评估与迭代

4. 主流微调技术解析

   • **Full Fine-Tuning (全量微调)**：更新所有模型参数
   • **Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)**：参数高效微调
     • LoRA (Low-Rank Adaptation): 核心思想与优势
     • QLoRA: 结合量化，进一步降低资源消耗
     • 其他方法简介 (Adapter, Prompt Tuning等)

5. 实战演练：使用Hugging Face进行模型微调

   • 环境准备：安装transformers, peft, datasets等库
   • 选择一个基础模型 (例如: meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf)
   • 加载并准备一个示例数据集
   • 使用peft和QLoRA进行微调的核心代码讲解
   • 如何运行训练并保存模型
   • 微调后模型的效果对比

6. 挑战与最佳实践

   • 常见挑战：
     • 灾难性遗忘 (Catastrophic Forgetting)
     • 过拟合 (Overfitting)
     • 数据质量问题
   • 最佳实践：
     • 选择合适的模型和微调策略
     • 高质量数据集的重要性
     • 超参数调优技巧
     • 模型评估指标的选择

7. 总结与展望

   • 微调技术的核心价值回顾
   • 未来发展趋势
   • Q&A 环节