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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 |