微調模型與大型語言模型（LLMs）培訓
微調模型和大型語言模型是將預訓練的機器學習模型適應特定任務和數據集的關鍵過程。本課程探討微調的技術、工具和最佳實踐，著重於實現高性能的實際實施和優化策略。
此由導師主導的現場培訓（線上或線下）旨在針對希望自定義預訓練模型以用於特定任務和數據集的中高級專業人士。
在培訓結束時，學員將能夠：
- 了解微調的原則及其應用。
- 為微調預訓練模型準備數據集。
- 為自然語言處理（NLP）任務微調大型語言模型（LLMs）。
- 優化模型性能，並解決常見挑戰。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量的練習和實踐。
- 在實時實驗室環境中進行動手實施。
課程自定義選項
- 若要請求針對本課程的自定義培訓，請聯繫我們以安排。
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課程時長 14 時間：
課程簡介
微調入門
- 什麼是微調？
- 微調的應用案例和好處
- 預訓練模型與遷移學習概述
微調準備
- 收集和清理數據集
- 理解任務特定數據需求
- 探索性數據分析和預處理
微調技術
- 遷移學習與特徵提取
- 使用Hugging Face微調變壓器模型
- 監督式與非監督式任務的微調
大型語言模型（LLMs）微調
- 適應NLP任務的LLMs（例如，文本分類、摘要）
- 使用自定義數據集訓練LLMs
- 透過提示工程控制LLM行為
優化與評估
- 超參數調優
- 評估模型性能
- 解決過度擬合和欠擬合問題
擴展微調工作
- 在分佈式系統上進行微調
- 利用雲端解決方案實現可擴展性
- 案例研究：大規模微調項目
最佳實踐與挑戰
- 確保微調成功的最佳實踐
- 常見挑戰與排除故障
- AI模型微調中的倫理考量
進階主題（選修）
- 多模態模型微調
- 零樣本和少量樣本學習
- 探索LoRA（低秩適配）技術
總結與下一步
最低要求
- 理解機器學習的基本原理
- 具備Python編程經驗
- 熟悉預訓練模型及其應用
受眾
- 數據科學家
- 機器學習工程師
- AI研究員
需要幫助選擇合適的課程嗎？
taiwan@nobleprog.com 或 +65 88708290
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