北大青鸟础滨大模型微调训练营教些什么？

大模型微调（Fine-Tuning）是指以预训练大模型（如GPT、LLaMA等）为基础，通过特定领域或任务的小规模标注数据，对模型参数进行调整，使其适应具体需求的技术。其核心在于利用预训练模型已习得的通用语言特征，通过迁移学习快速适配垂直场景，同时减少计算资源和数据需求。

关键技术特点：

1.参数高效性：采用LoRA、QLoRA等技术，仅调整部分参数（如适配器层），降低显存占用，甚至可在消费级显卡（如8GB显存）上完成百亿参数模型的微调。

2.隐私与性能平衡：如蚂蚁数科提出的ScaleOT框架，通过动态保留模型核心层、对原始层“打码”等技术，在保护数据隐私和模型知识产权的同时，实现性能无损的微调，算力消耗降低90%。

3.多模态与长时记忆：2025年技术趋势中，微调结合多模态数据（图文、音视频）和长时记忆机制（如LoRA微记忆），支持跨会话任务（如医疗诊断）。

实际应用场景非常广泛，包括公司知识管理与智能问答，基于检索增强生成（RAG）构建私有知识库；行业定制化智能体；金融、政务等领域保护数据隐私；边缘计算与轻量化部署等等。

2024-2025年，大模型开发与微调岗位薪资显着上涨，一线城市算法工程师平均月薪超5.4万元，顶尖岗位年薪接近百万元。我国AI人才缺口超500万，其中大模型微调、RAG系统开发等方向需求最紧迫，供求比例达1:10。

北大青鸟AI大模型微调实训营课程

本课程专为那些希望深入了解大模型(Large Model,LM)并掌握其微调技巧的开发者、研究人员和技术爱好者设计。

通过为期九周的学习，我们将带您从机器学习和深度学习的核心原理出发，逐步深入到大模型的核心机制与应用，直至掌握最新的微调技术和优化策略。

全程干货满满，从【基础概念】到【高级应用】，通过一系列精心挑选的【实战案例】和【项目练习】，确保每一位学生都能将所学知识应用于实际问题解决中。

本课程的主要内容包含如下:

第一阶段:大模型基础

在课程的前两周，我们将夯实您的理论基础，涵盖机器学习核心原理、深度学习上下篇以及大模型核心原理包括注意力机制和Transformer架构 。此外，您还将了解语言模型及其预训练技术，并动手搭建大模型的开发环境。

第二阶段:大模型微调与优化

进入第叁至第五周，课程将聚焦于大模型的实际应用和优化。您将学习如何部署开源大模型并进行量化推理探索Transformers模型微调入门，了解T5、GPT和GLM等主流模型的特点，并通过实战项目练习微调这些模型以完成特定任务，如文本生成。特别地，LLaMA-Factorv框架和Swit框架的详解将带领您体验FulParameter和LORA等不同微调方法的魅力。

第叁阶段:大模型微调实战

第六至第八周是课程的实践部分，强调构建自己的预训练数据集和指令监督微调数据集的重要性。这一阶段您将学习如何评估大模型性能，利用DeepSpeed进行并行训练，并通过一系列实战案例，使用英文数据集微调LLaMA，甚至尝试多模态大模型的微调。

第四阶段:大模型微调高级

最后，在第九周，课程将带您接触大模型对齐技术，特别是DPO对齐技术的实战应用，以及混合专家模型的高级微调策略。这将使您具备解决复杂问题的能力，为未来的研究或工作打下坚实的基础。

大模型微调技术通过低成本、高效率的适配能力，已成为AI落地的核心手段。加入【大模型微调实战营】，体验一场充满挑战与机遇的学习旅程，与行业专家面对面交流，共同探讨最前沿的技术趋势。在这里，您不仅会获得宝贵的知识财富，更将结识一群志同道合的伙伴，一起为未来的职业发展或学术研究打下坚实的基础。