深入解析大模型主流微调方法：从LoRA、QLoRA到Flash Attention、增量学习

随着大模型的飞速发展，在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新，从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、新的开源模型的理解等，几乎每天都有新的发展。

作为算法工程师，面对如此飞快的技术迭代，是否感觉到自己的学习步伐有点跟不上技术的发展？而且对这些新兴技术的理解仅仅停留在应用层面上，实际上对背后的原理没有具体剖析过？如果希望在大模型赛道上持续保持竞争壁垒，对技术本身的深入理解可能也是很必要的选项。 

鉴于这类痛点，并迎合技术的发展，贪心科技一如即往地在这个关键时间点推出《大模型微调算法实战营》，通过3个月的时间，全面掌握大模型领域主流的技术以及背后的精髓，帮大家大大节省学习成本。

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• GPT系列模型的发展历程

• GP1到GPT4，GPT3模型剖析

• GPT代码解读

• InstructGPT模型剖析

• Zero-shot Prompting

• Few-shot Prompting

• GPT模型的局限性和挑战

• 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

• ChatGLM的架构和设计理念

• ChatGLM模型解读

• ChatGLM1到ChatGLM3的技术迭代

• ChatGLM模型的优势和应用领域

• ChatGLM模型微调和部署的实践指南

• ChatGLM模型的评估和性能优化

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 清华大学计算机科学与人工智能研究部博士后
• 长期在大厂从事对话系统，预训练语言模型的研发和商业化
• 主要从事自然语言处理，对话领域的先行研究与商业化
• 先后在AAAI，NeurIPS，ACM，EMNLP等国际顶会及期刊发表高水平论文十余篇

• 多家上市公司技术战略顾问
• 曾任金融科技独角兽公司首席科学家
• 曾任量化投资初创公司首席科学家
• 曾任美国亚马逊推荐系统工程师
• 深耕人工智能领域十余年，授课培养AI学员数万人