趋近智
大型语言模型的微调与调整
章节 1: 大型语言模型适应原理
回顾：预训练语言模型和Transformer
微调和适配的必要性
自然语言处理中的迁移学习方法
微调时的架构考量
微调方法概述
章节 2: 微调数据准备
指令微调原则
指令数据集的获取与构建
监督微调（SFT）的数据格式化
域适应数据要求
数据稀缺与不平衡的处理
文本数据扩充技术
实践：准备指令微调数据集
章节 3: 全参数微调
全参数微调的机制
设置训练循环
超参数调优策略
防止过拟合的正则化方法
计算资源管理
检查点保存与训练恢复
动手实践：全参数微调较小规模的LLM
章节 4: 参数高效微调 (PEFT) 方法
参数高效性的原理
低秩适配 (LoRA)
量化低秩适配 (QLoRA)
适配器模块
提示调整
前缀微调
PEFT 方法比较
使用 Hugging Face PEFT 库进行实现
动手实践：使用 LoRA 进行微调
实操：使用QLoRA进行微调
章节 5: 高阶微调策略
多任务微调
顺序适应与持续学习
减轻灾难性遗忘
人类反馈强化学习 (RLHF) 介绍
奖励模型训练
使用 PPO 进行策略优化
高级适应中的挑战
章节 6: 微调模型的评估与分析
传统自然语言处理评估指标的局限性
评估指令遵循能力
评估事实准确性和幻觉
偏见与公平性评估方法
鲁棒性评估（对抗性攻击、分布外数据）
模型校准评估
定性分析与错误分类
人工评估规范
实践：分析模型输出中的错误
章节 7: 优化与部署考量
训练时的内存优化
使用分布式策略加速训练
微调后优化：量化
微调后优化：剪枝
合并 PEFT 适配器
模型序列化与打包
推理服务框架
生产环境中微调模型的监控
防止过拟合的正则化方法
这部分内容有帮助吗？
- Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, 2016 (MIT Press) - 一本全面的教材，涵盖深度学习的数学和概念方面，包括L2、dropout和早停等多种正则化技术。
- Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting, Nitish Srivastava, Geoffrey Hinton, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Ruslan Salakhutdinov, 2014 Journal of Machine Learning Research, Vol. 15 (Journal of Machine Learning Research) - 引入dropout作为神经网络正则化技术的开创性论文，解释了其机制和优势。
- Decoupled Weight Decay Regularization, Ilya Loshchilov, Frank Hutter, 2019 International Conference on Learning Representations (ICLR) DOI: 10.48550/arXiv.1711.05101 - 本文提出了AdamW，它将权重衰减与Adam等优化器中的自适应学习率机制正确分离，从而改善了正则化效果。
- Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision, Christian Szegedy, Vincent Vanhoucke, Sergey Ioffe, Jonathon Shlens, Zbigniew Wojna, 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) DOI: 10.48550/arXiv.1512.00567 - 在Inception-v2和Inception-v3架构中引入标签平滑作为正则化组件，展示了其对模型泛化能力的优势。