# 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