大模型微调算法实战营
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：Generative Pre-Trained Transformer模型家族剖析
- Generative Pre-Trained Transformer系列模型的发展历程
- Generative Pre-Trained Transformer代码解读
- Zero-shot Prompting
- Few-shot Prompting
- 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：智谱AI模型家族剖析
- 智谱AI模型的架构和设计理念
- 智谱AI模型模型解读
- 智谱AI模型的技术迭代
- 智谱AI模型的优势和应用领域
- 智谱AI模型微调和部署的实践指南
- 智谱AI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
