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大模型訓練培訓

課程背景
隨著人工智能技術的迅猛發展，AI大模型在多個領域展現出強大的應用潛力。作為當前AI技術的核心之一，大模型不僅具有處理復雜任務的能力，還能通過增量預訓練和微調等方式不斷提升性能。因此，培養具備大模型訓練與調優能力的專業人才，對于推動AI技術的進一步發展具有重要意義。
然而，目前市場上關于AI大模型的培訓課程大多停留在基礎知識和簡單應用的層面，缺乏深入的技術探討和實踐經驗分享。同時，隨著技術的不斷更新換代，現有的培訓課程往往無法跟上*的發展趨勢，導致學員在學完課程后難以直接應用于實際工作中。
針對這一現狀，我們特別設計了為期三天的AI大模型深入培訓課程。本課程旨在幫助學員深入了解大模型的訓練與調優流程，掌握關鍵技術和實踐經驗，同時關注*技術的發展趨勢。通過系統的理論學習和實戰演練，學員將能夠獨立完成大模型的訓練任務，并針對實際問題進行性能優化和領域應用。
在本次培訓課程中，我們將從實際項目出發，分享自己在大模型訓練、調優以及應用方面的心得體會，幫助學員快速掌握核心技術。同時，我們還將提供必要的計算機和實驗設備，確保學員能夠順利進行實操練習。
通(tong)過本次(ci)培訓(xun)，學員將能(neng)(neng)夠(gou)全面了(le)解(jie)AI大(da)模型的核心技(ji)術(shu)和發展趨勢，提升自己在AI領域(yu)的競(jing)爭力(li)(li)和應用(yong)能(neng)(neng)力(li)(li)。我們(men)期(qi)待與廣大(da)AI研發人員、算法工程師和AI產品經(jing)理一起，共同(tong)探討和學習AI大(da)模型的*技(ji)術(shu)和應用(yong)。

課程對象
1、本課程適合對AI大模型感興趣的初學者或者有一定基礎的從業者。
2、AI的研發工程師、算(suan)法工程師和產品經理等崗(gang)位(wei)。

課程方(fang)式課堂講授、案例分享(xiang)、提問(wen)環(huan)節(jie)

課程收益
1.深入掌握大模型訓練與調優流程：學員將全面了解大模型訓練的各個環節，包括數據收集處理、超參數設置、異常處理等，掌握大模型訓練與調優的核心技術。
2.精通RAG技術及其應用：學員將深入了解RAG技術的原理和應用場景，掌握解決長文本問題、平衡檢索準確率與效率等關鍵技術，提升在實際問題中的應用能力。
3.實戰項目經驗：通過課程中的實戰演練環節，學員將有機會親自動手進行大模型訓練和RAG技術應用，積累寶貴的實戰經驗。
4.案例分析與經驗分享：學員將接觸到行業大模型應用案例，通過案例分析與經驗分享，學員可以學習到行業*實踐，避免在實際應用中走彎路。
5.拓寬技術視野：本次課程將關注AI大模型的*發展趨勢和前沿技術，學員將能夠了解行業*動態，拓寬自己的技術視野。
6.增強職業競爭力：掌握AI大模型深入技術的學員將在求職或職場晉升中具備更強的競爭力，更容易獲得更好的職業發展機會。
7.團隊協作能力：在實戰演練環節，學員需要與團隊成員協作完成任務，這將有助于提升學員的團隊協作能力和溝通技巧。
8.專(zhuan)(zhuan)業(ye)交(jiao)流(liu)能力：課程中的案例分享與(yu)討論環節將提(ti)供學(xue)員(yuan)與(yu)講師、同行進行專(zhuan)(zhuan)業(ye)交(jiao)流(liu)的機會，有助于提(ti)升學(xue)員(yuan)的專(zhuan)(zhuan)業(ye)交(jiao)流(liu)能力。

課程大綱（說明：可選章節根據課程時長以及學員已經掌握程度自定義選擇培訓）
第一天大模型訓練與調優
第一講大模型訓練基礎
1.1、數據收集與處理
1.1.1.識別目標數據集來源，如公開數據集、企業內部數據等
1.1.2.評估數據質量，包括數據完整性、準確性和一致性
1.1.3.數據清洗，去除重復、錯誤或無效數據
1.1.4.數據標注方法與工具使用，針對不同任務設計標簽
1.2、大模型訓練準備
1.2.1.計算資源評估與選擇，包括GPU、CPU等
1.2.2.訓練框架（如TensorFlow、PyTorch）安裝與配置
1.2.3.環境搭建，包括依賴(lai)庫安裝(zhuang)、版本(ben)控(kong)制等(deng)

第二講超參數設置與優化
2.1、超參數對大模型訓練的影響
2.1.1.分析學習率、批次大小、訓練輪數等關鍵超參數的作用
2.2、超參數調優策略
2.2.1.介紹網格搜索、隨機搜索的基本原理與應用
2.2.2.展示貝葉(xie)斯優化方法在(zai)實際(ji)問題中的應用

第三講大模型訓練中的異常處理
3.1、Loss異常識別與定位
3.1.1.識別訓練過程中Loss異常的表現
3.1.2.分析Loss異常的原因，如過擬合、欠擬合等
3.2、異常處理技巧與策略
3.2.1.提供調整學習率、添加正則化項等處理策略
3.2.2.講解使(shi)用早停法、模型(xing)檢查點等技術避免(mian)異常

第四講小樣本數據與大模型融合
4.1、參數-數據配比原則
4.1.1.解釋模型復雜度與數據量的關系
4.1.2.提供不同場景下參數與數據的配比建議
4.2、小樣本數據注入方法
4.2.1.介紹遷移學習、微調等技術
4.2.2.演示(shi)如(ru)何在小樣本數據上實(shi)現(xian)大模型的(de)性能提升

第五講大模型指令構建與測評
5.1、指令數據構建方法
5.1.1.設計不同任務的指令模板
5.1.2.講解指令數據的采集與標注方法
5.2、領域數據測評策略
5.2.1.構建領域相關的測評數據集
5.2.2.分析測評指標，如準確率、召回率、F1值等
5.2.3.展示如(ru)何(he)根據測評結(jie)果調整模型

第二天大模型進階技術
第一講RAG技術概述
1.1、介紹RAG的基本原理與優勢
1.2、分析RAG在(zai)AI大模型中的應用場景(jing)

第二講RAG解決長文本問題
2.1、長文本處理技巧
2.1.1.講解文本分段、摘要生成等處理方法
2.1.2.分析長文本處理中的挑戰與策略
2.2、RAG在長文本中的應用實踐
2.2.1.展示RAG如何解決長文本相關的問題
2.2.2.分析RAG在長文本處理(li)中的效果與優勢

第三講檢索準確率與效率的平衡
3.1、檢索算法優化
3.1.1.介紹常見檢索算法的原理與實現
3.1.2.講解如何通過算法優化提高檢索準確率
3.2、索引構建與更新策略
3.2.1.演示如何構建高效索引
3.2.2.分析索引更新策略對檢索效率的影響

第四講復雜內容檢索與處理
4.1、表格、公式、圖片檢索技術
4.1.1.講解如何對表格、公式、圖片進行信息抽取與編碼
4.1.2.展示如何將這些內容融入RAG檢索框架中
4.2、檢索結果整合與回答生成
4.2.1.介紹多源信息融合技術
4.2.2.演示如(ru)何(he)生成準確、完整的回答

第五講高級檢索技術
5.1、多路檢索技術
5.1.1.分析多路檢索的原理與優勢
5.1.2.展示如何在RAG中實現多路檢索
5.2、混合檢索與reranker應用
5.2.1.介紹混合檢索與reranker的基本原理
5.2.2.講解(jie)如何結合多(duo)種檢索方法提高(gao)檢索性能(neng)

第三天實戰與案例分享
第一講大模型訓練實戰演練
1.1、實戰項目選擇與分組
1.1.1根據學員興趣與背景選擇實戰項目
1.1.2學員分組，形成協作團隊
1.2、學員實操與指導
1.2.1學員按照流程進行大模型訓練實踐
1.2.2講(jiang)師提供實時指(zhi)導與反饋(kui)

第二講RAG技術實戰應用
2.1、學員項目中的RAG技術實現
2.1.1.學員將RAG技術應用于自己的項目中
2.1.2.展示RAG技術在解決實際問題中的效果
2.2、實戰成果展示與討論
2.2.1.學員分享自己的實戰成果與經驗
2.2.2.講師(shi)與(yu)學員共同討論(lun)技術(shu)難(nan)點與(yu)改進方案

第三講案例分析與經驗分享
3.1、行業大模型應用案例
3.1.1.分析不同行業大模型的應用案例
3.1.2.總結案例中的成功經驗與教訓
3.2、成功經驗與教訓分享
3.2.1.學員分享自己在學習與應用中的經驗
3.2.2.講師(shi)總結(jie)并分享行(xing)業內的*實踐

大模型訓練培訓