趋近智
本课程提供预训练大语言模型定制的技术指南。您将学习完整的工作流程,从准备自定义数据集到应用多种微调技术,包括全参数更新和LoRA等参数高效方法。本课程旨在培养您调整大语言模型以适应特定任务的实践能力,侧重于实现细节和模型性能评估。课程结束后,您将能够修改现有基础模型,使其更好地满足特定信息类型和功能需求。
先修课程 Python和机器学习基本知识
级别:
数据准备
构建与预处理适用于基于指令或对话微调的自定义数据集。
微调技术
在基础模型上实现全参数和参数高效微调 (PEFT) 方法。
LoRA实现
应用低秩适应 (LoRA) 高效微调大型模型,同时降低计算开销。
模型评估
采用定量指标和定性分析,评估微调模型的性能。
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