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大模型強化學習與微調實戰(zhàn)

從RLHF原理到PEFT輕量化適配

【課程背景】

隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，大模型（LLMs）已成為推動產(chǎn)業(yè)升級的核心驅動力。然而，要讓基礎大模型真正服務于特定行業(yè)，并實現(xiàn)其在專業(yè)知識問答、復雜推理和文檔總結等任務上的卓越表現(xiàn)，僅依靠預訓練是遠遠不夠的。這需要一套系統(tǒng)的后訓練和優(yōu)化流程。

其中，強化學習（RLHF）是實現(xiàn)模型與人類價值觀、指令意圖對齊的關鍵。它通過引入獎勵函數(shù)和人類反饋，將通用模型塑造成能“聽懂人話”的智能助手，解決了模型在實際應用中的“對齊”難題。

同時，面對龐大的模型參數(shù)，傳統(tǒng)的全量微調（Full Fine-tuning）不僅計算資源消耗巨大，且效率低下，這催生了以LoRA、PEFT等為代表的輕量化微調技術。本課程正是聚焦于這一前沿技術體系，旨在幫助學員從原理層面深入理解大模型的訓練演化邏輯，從監(jiān)督學習到RLHF的脈絡，全面掌握主流的指令微調與輕量化適配方法。

【課程收益】

原理掌握： 深刻理解AI訓練范式從監(jiān)督學習到強化學習（RLHF）的演化，解析獎勵函數(shù)與人類反饋對齊機制。

流程熟悉： 熟悉小樣本數(shù)據(jù)準備、格式規(guī)范與Hugging Face/Transformers等主流框架下的快速微調流程。

實戰(zhàn)能力： 具備將預訓練模型（如Qwen）導入行業(yè)語料進行高效微調的能力，并能評估模型在專業(yè)問答、總結、推理等任務中的效果。

【課程特色】

原理與實戰(zhàn)并重： 深入解析RLHF核心機制與LoRA等PEFT原理，同時提供從數(shù)據(jù)準備到模型部署的完整實操流程。

前沿技術聚焦： 緊跟ChatGPT、DeepSeek等領先大模型的技術路線，聚焦于當前最主流、最有效的強化學習與輕量化微調技術。

【課程對象】

AI工程師、算法研究員、數(shù)據(jù)科學家

希望將大模型應用于特定行業(yè)的研發(fā)人員

了解基本Python編程與機器學習基礎的IT技術人員

關注大模型前沿技術和行業(yè)應用的項目經(jīng)理與技術決策者。

【課程時間】1天（6小時/天）

【課程大綱】

一、AI訓練范式與強化學習基礎

1、AI訓練范式的演化

監(jiān)督學習、自監(jiān)督學習與預訓練模型基礎

預訓練到對齊：大模型訓練的兩階段策略

指令微調（Instruction Tuning）的作用與局限性

2、強化學習與RLHF原理

強化學習（RL）基礎概念

人類反饋強化學習（RLHF）核心流程解析

獎勵模型（RM）的構建：數(shù)據(jù)采集與損失函數(shù)

PPO/DPO等主流RL算法在大模型中的應用

RLHF在LLM中實現(xiàn)“價值觀”與“指令”對齊的關鍵作用

二、LoRA與PEFT微調技術原理與實踐

1、輕量化微調技術原理

全量微調（Full Fine-tuning）的挑戰(zhàn)：資源、時間與災難性遺忘

參數(shù)高效微調（PEFT）技術總覽

LoRA（Low-Rank Adaptation）原理：低秩矩陣分解與參數(shù)更新

QLoRA與量化微調：在資源受限環(huán)境下的加速與優(yōu)化

其他PEFT方法（如Adapter, Prompt Tuning）的對比與適用場景

2、微調流程與框架實踐

小樣本/行業(yè)數(shù)據(jù)準備與清洗規(guī)范

指令微調數(shù)據(jù)格式（Alpaca/ShareGPT）與規(guī)范化

Hugging Face生態(tài)系統(tǒng)：Datasets, Accelerate, PEFT庫簡介

Transformers框架下LoRA/QLoRA快速微調流程配置

三、行業(yè)場景實操演示與學員體驗

1、典型場景實操演示

模型加載與環(huán)境配置：加載Qwen等預訓練模型

行業(yè)語料導入與LoRA/QLoRA參數(shù)配置

微調過程監(jiān)控與調優(yōu)技巧

模型效果評估：在知識問答、合同總結、復雜推理任務中的前后對比

2、學員同步體驗與答疑

學員環(huán)境準備與微調代碼運行

常見問題解決與經(jīng)驗分享

總結與Q&A環(huán)節(jié)