万字长文总结大模型微调技能图谱

随着大模型的飞速发展，在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新，从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、PPO、DPO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、开源模型的理解等，几乎每天都有新的发展。

我们总结了算法工程师需要掌握的大模型微调技能，并制作了大模型微调技能图谱，希望可以帮助大家将知识体系梳理清楚，为未来在大模型的工作与科研道路上节省时间，提高效率！

作为算法工程师，面对如此庞大又在飞速迭代的大模型技术体系，您是否有感觉自己的学习步伐有点跟不上技术的发展？或者对这些新兴技术的理解仅仅停留在应用层面上，实际上对背后的原理并没有深入剖析过？如果您希望在大模型赛道上持续保持竞争壁垒，对技术本身的深入理解是很必要的选项。 

鉴于这类痛点，并迎合技术的发展，贪心科技推出《大模型微调算法实战营》，通过3个月的时间，全面掌握以上图谱中列出的知识技术以及背后的精髓，帮大家大大节省学习成本。

下面是7个阶段学习安排，感兴趣的朋友们欢迎扫码咨询。  

扫描二维码，添加顾问老师咨询~

---

详细大纲

第一阶段：大模型基础

第一章：开营典礼

• 介绍课程目标、安排和预期成果




• 明确对学员的要求和期望




• 概述课程中将探讨的项目和技术




• 讨论大模型技术的行业现状




• 推荐关注的工具和开源项目

第二章：大模型是怎么炼成的

• 大模型的定义和重要性




• 大模型发展历程和关键里程碑




• 预训练与微调的基本概念




• 大模型预训练、数据处理、微调、对齐




• 大模型训练的基础设施和资源需求




• 面临的挑战和未来发展方向

第三章：Transformer模型原理剖析（1）

• Transformer模型的基本架构




• Self-Attention机制的原理和计算过程




• Multi-Head Attention的设计和作用




• 注意力权重的计算和可视化




• Self-Attention在模型中的作用和优势

第四章：Transformer模型原理剖析（2）

• Positional Encoding的概念和实现方法




• Rotary Positional Embedding




• BPE tokenizer，SentencePiece Encoding




• Transformer中的Feed-Forward Networks




• Layer Normalization的原理和重要性




• Transformer模型中的残差连接




• 编码器和解码器的结构差异

第五章：Transformer模型原理剖析（3）

• Transformer的训练策略和优化方法




• 参数初始化和学习率调度




• Transformer模型的正则化技术




• Attention机制的变种和改进




• Greedy Decoding, Beam-search




• Top-K Sampling, Top-p Sampling




• Transformer源码解读

第六章：Transformer模型全量微调和高效微调

• 全量微调与高效微调的区别




• Transformer模型微调的常见策略




• 选择合适的微调任务和数据集




• 微调中的挑战和最佳实践




• 评估微调效果的标准和工具

第七章：【项目实战1】大模型PEFT微调项目

• PEFT的安装




• PEFT的使用说明，核心模块讲解




• 指令数据准备和预处理的技巧




• 实施微调的详细步骤




• 微调项目的性能评估和分析

第八章：GPT模型家族剖析

• GPT系列模型的发展历程




• GP1到GPT4，GPT3模型剖析




• GPT代码解读




• InstructGPT模型剖析




• Zero-shot Prompting




• Few-shot Prompting




• GPT模型的局限性和挑战

第九章：LLaMA家族模型剖析

• LLaMA模型的特点和技术创新




• LLaMA模型的原理剖析




• LLaMA源码解读




• LLaMA与其他大模型的对比




• LLaMA模型的训练和微调策略




• 面对LLaMA模型的未来发展方向

第十章：ChatGLM家族模型剖析

• ChatGLM的架构和设计理念




• ChatGLM模型解读




• ChatGLM1到ChatGLM3的技术迭代




• ChatGLM模型的优势和应用领域




• ChatGLM模型微调和部署的实践指南




• ChatGLM模型的评估和性能优化

第十一章：Baichuan家族模型剖析

• Baichuan模型的概述和核心技术




• Baichuan原理剖析和源码解读




• Baichuan模型与其他模型的比较




• Baichuan模型在特定任务上的应用




• 微调Baichuan模型的策略和技巧




• Baichuan模型的局限

第二阶段：大模型指令微调之- LoRA

第十二章：指令微调基础

• 指令微调的定义与应用背景




• 指令微调与传统微调的对比




• 指令微调在大模型中的重要性




• 指令微调流程概览




• 指令微调的挑战与策略

第十三章：必要矩阵知识

• 矩阵和向量的基本概念




• 矩阵运算与性质




• 特征值和特征向量




• 矩阵分解（SVD）技术简介




• 矩阵在LoRA算法中的应用

第十四章：LoRA算法剖析

• LoRA算法的原理与动机




• Lora中的Low-rank假设




• LoRA的关键技术组件




• LoRA算法的实现步骤




• LoRA算法的优化与调试




• LoRA算法源码解读

第十五章：指令数据搜集和生成

• 指令数据的重要性与来源




• 自动化和手动搜集指令数据的方法




• 指令数据的预处理和标准化




• 生成高质量指令数据的技巧




• 指令数据集的维护与更新




• 指令数据的人工质量评估与自动质量评估

第十六章：【项目实战2】Alpaca微调大模型

• Alpaca微调项目的设计与目标




• 准备Alpaca微调所需的指令数据




• 实施Alpaca微调的详细步骤




• 评估Alpaca微调效果的方法




• 分析与解决Alpaca微调中遇到的问题




• 解读Alpaca项目源码

第十七章：AdaLoRA算法剖析

• AdaLoRA与LoRa的比较




• 动态改变矩阵权重的意义




• SVD与AdaLoRA




• 训练AdaLoRA




• AdaLoRA源码解读




• AdaLoRA案例讲解

第十八章：【项目实战3】Vicuna微调大模型

• Vicuna微调项目的背景与应用场景




• ShareGPT数据收集




• Vicuna微调的实施流程和技术细节




• Vicuna微调效果的评估与分析




• 基于Vicuna微调项目的经验总结与展望

第三阶段：大模型指令微调之- Quantization

第十九章：模型Quantization基础

• Quantization在深度学习中的作用与原理




• 常见的Quantization技术及其分类




• 模型Quantization对性能和精度的影响




• Quantization的实践步骤和工具




• 模型Quantization的挑战与解决策略

第二十章：QLoRA算法剖析

• QLoRA算法的定义和背景




• QLoRA与LoRA的关键区别和改进




• QLoRA算法的详细实现过程




• 4bit NormalFloat, double quantization




• QLoRA算法的优化和调试技巧




• QLoRA源码解读

第二十一章：【项目实战4】QLoRA微调LLaMA大模型

• 技术方案的设计




• 收集和预处理指令数据




• 基于PEFT进行QLora大模型微调




• 评估QLoRA微调之后的效果




• 分析QLoRA微调过程中遇到的问题及其解决方案

第二十二章：模型Compression技术

• 模型压缩的必要性和技术背景




• 常见的模型压缩方法概述




• 模型压缩与Quantization的关系




• 实施模型压缩的步骤和注意事项




• 模型压缩技术的最新研究进展

第二十三章：模型蒸馏技术探索

• 模型蒸馏的基本概念和工作原理




• 模型蒸馏在模型优化中的应用




• 不同蒸馏技术的比较和选择




• 实施模型蒸馏的具体方法




• 模型蒸馏技术面临的挑战及其解决策略

第二十四章：ZeroQuant算法剖析

• ZeroQuant算法的基本原理和应用背景




• ZeroQuant在模型Quantization中的创新点




• 实现ZeroQuant的关键步骤和技术要求




• ZeroQuant源码解读




• ZeroQuant技术的局限性和未来方向

第二十五章：SmoothQuant算法剖析

• SmoothQuant算法的设计理念和核心技术




• SmoothQuant与传统Quantization方法的区别




• 实施SmoothQuant算法的具体流程




• SmoothQuant源码解读




• SmoothQuant面临的技术挑战和改进路径

第四阶段：大模型对齐之-RLHF

第二十六章：RLHF算法概述

• RLHF的起源和背景




• RLHF在人工智能中的作用和重要性




• 强化学习与人类反馈：结合的优势




• RLHF的主要应用领域和案例研究




• 从InstructGPT到GPT4

第二十七章：人类反馈的集成

• 人类反馈在强化学习中的角色




• 不同形式的人类反馈：标注、偏好、指导




• 从人类反馈中学习：方法和策略




• 人类反馈数据的收集和处理




• 人类反馈强化学习的挑战和解决方案

第二十八章：PPO算法概述

• PPO的起源和动机




• PPO与其他策略梯度方法的对比




• 算法核心概念和原理




• PPO的优势和局限性




• PPO的应用领域和案例

第二十九章：强化学习和数据基础

• 强化学习基本概念介绍




• 数据在强化学习中的作用和重要性




• 状态、动作和奖励的数据结构




• 数据收集、处理和利用的方法




• 使用模拟环境进行数据生成和测试

第三十章：策略优化基础

• 策略梯度方法简介




• 优势函数和回报




• 基线的概念和作用




• 累积回报与折扣回报




• 探索与利用的权衡

第三十一章：PPO核心技术细节

• 目标函数和KL散度




• 裁剪目标函数的原理




• 多次迭代优化策略




• 广义优势估计（GAE）




• 重要性采样和策略更新

第三十二章：基于开源大模型从零实现PPO算法

• 构建神经网络模型




• 实现PPO的优化循环




• 自适应学习率调整




• 调试和性能分析技巧




• 评估对齐之后的大模型

第三十三章：高级PPO技术和强化学习进阶

• PPO变体和改进策略




• 处理高维输入和模型泛化




• 多智能体环境中的PPO应用




• 强化学习中的迁移学习和多任务学习




• 强化学习中的安全性和可解释性

第三十四章：【项目实战5】RLHF医疗大模型微调

• 项目需求分析和技术方案设计




• 环境设置和任务定义




• 对齐数据的收集和预处理




• 实现PPO训练流程




• 结果分析和性能优化

第五阶段：大模型对齐之-DPO

第三十五章：DPO算法概述

• DPO（Direct Preference Optimization）介绍




• 与PPO算法对比




• DPO的应用场景和重要性




• 基本原理和工作机制




• DPO算法的优势和挑战

第三十六章：排序和偏好的基础

• 偏好与排序问题在AI中的角色




• 数据表示：成对比较和偏好矩阵




• 偏好学习的挑战




• 排序和偏好预测的评估指标




• 经典偏好学习算法概览

第三十七章：DPO核心技术细节

• 偏好建模的数学框架




• 直接与间接偏好优化的对比




• DPO中的关键算法组件




• 成对比较数据的处理方法




• DPO的损失函数和优化策略

第三十八章：DPO算法的从零实现

• 数据整理与预处理




• 构建偏好学习模型的步骤




• 使用Python实现基础DPO模型




• 在benchmark上测试DPO性能




• DPO的优势和缺点

第三十九章：【项目实战6】DPO在推荐系统中的应用

• 推荐系统中的偏好学习




• 设计DPO驱动的推荐算法




• 处理实时用户反馈




• 实施DPO进行推荐模型微调




• 评估推荐系统的性能

第四十章：高级DPO技术

• 多任务学习与DPO的结合




• DPO在非监督学习中的应用




• 深度学习方法与DPO




• 交互式偏好学习




• DPO技术的变种

第六阶段：大模型其他微调技术

第四十一章：Prefix Tuning算法剖析

• Prefix Tuning的基本原理




• 实现Prefix Tuning的关键步骤




• Prefix Tuning源码解读




• Prefix Tuning与其他微调方法的比较




• 在NLP任务中应用Prefix Tuning的案例




• Prefix Tuning的局限性和挑战

第四十二章：Adaptor Tuning算法剖析

• Adaptor Tuning的基本原理




• 如何在大模型中插入Adaptor层




• Adaptor Tuning的优点和应用场景




• Adaptor Tuning源码解读




• 实际案例：Adaptor Tuning在分类任务中的应用




• Adaptor Tuning的效率和扩展性问题

第四十三章：Flash Attention算法剖析

• Flash Attention的设计思想和算法原理




• 优化Transformer模型中的注意力机制




• Flash Attention在提升处理速度和效率上的作用




• 应用Flash Attention改进大模型的案例分析




• Flash Attention的实现挑战和解决方案

第四十四章：Flash Attention 2算法剖析

• 介绍Flash Attention 2与前版本的区别




• 深入探讨Flash Attention 2的技术改进点




• Flash Attention 2在复杂任务处理中的应用示例




• 评估Flash Attention 2的性能和适用范围




• Flash Attention 2的实现细节和调优建议

第四十五章：Kahneman-Tversky Optimization (KTO) 算法剖析

• KTO算法背景和理论基础




• Kahneman-Tversky优化在微调中的应用




• 实施KTO的关键技术步骤




• KTO在提高决策质量中的角色




• KTO应用案例和性能分析

第四十六章：【项目实战7】QLoRA+Flash Attention微调大模型

• 结合QLoRA和Flash Attention的微调策略




• 任务选取和数据准备




• 微调流程详解：从预处理到模型评估




• 分析微调后模型的性能改进




• 面临的挑战及解决方案分享

第七阶段：大模型增量学习

第四十七章：大模型增量学习概述

• 增量学习（Continual learning）的重要性




• 与传统从零训练的对比




• 增量学习的应用场景




• 任务选取和数据准备




• 微调流程详解：从预处理到模型评估

第四十八章：增量学习与灾难性遗忘

• 什么是灾难性遗忘




• 解决灾难性遗忘的思路




• 正则化、动态网络架构、元学习




• 通用数据与垂直数据的混合训练




• 数据中的信息分析




• 调整学习率

第四十九章：增量学习中的高级主题

• 增量学习在大规模数据集上的应用




• 多模态与跨领域增量学习




• 自适应学习和在线学习技术




• 强化学习与增量学习的结合




• 未来增量学习的发展方向

类别	说明
课程形式	线上直播+课程学习群答疑
课程安排	13次直播授课，每周1次，每次3-3.5小时
课程服务	25人以内学习群，助教答疑，保证遇到的问题被快速解决 专属咨询顾问与班主任老师全程伴学 全程直播讲解与演示+可反复观看课程视频

课程PPT举例

项目实战举例

课程学习群答疑举例

---

课程主讲

张老师

人工智能、大模型领域专家

• 
  
  
  清华大学计算机科学与人工智能研究部博士后
  


• 
  
  
  长期在大厂从事对话系统，预训练语言模型的研发和商业化
  


• 
  
  
  主要从事自然语言处理，对话领域的先行研究与商业化
  


• 
  
  
  先后在AAAI，NeurIPS，ACM，EMNLP等国际顶会及期刊发表高水平论文十余篇
  

李文哲

贪心科技创始人兼CEO

人工智能、大模型领域专家

• 
  
  
  多家上市公司技术战略顾问
  


• 
  
  
  曾任金融科技独角兽公司首席科学家
  


• 
  
  
  曾任量化投资初创公司首席科学家
  


• 
  
  
  曾任美国亚马逊推荐系统工程师
  


• 
  
  
  深耕人工智能领域十余年，授课培养AI学员数万人
  

报名咨询

扫描二维码，添加顾问老师咨询~