微調模型與大型語言模型（LLM）培訓
微調模型與 LLM 是將預訓練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，著重於實際實現及優化策略，以實現高績效。
這項由講師主導的實作培訓（線上或線下）旨在針對初級至中級，以及中級至高級專業人士，協助其自適應預訓練模型以應用於特定任務與數據集。
完成本培訓後，參與者將能夠：
- 理解微調的原則及其套用場景
- 準備用於微調預訓練模型的數據集
- 為自然語言處理（NLP）任務微調大型語言模型（LLM）
- 優化模型績效並解決常見挑戰
課程形式
- 互動式講座與討論
- 大量練習
- 在實作實驗室環境中進行動手實作
課程客製化選項
- 如需針對此課程要求客製化培訓，請聯繫我們安排。
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課程簡介
微調導論
- 什麼是微調？
- 微用的案例與好處
- 預訓練模型與遷移學習概觀
為微調做準備
- 蒐集與清理數據集
- 理解任務特定數據需求
- 探索性資料分析與前處理
微調技術
- 遷移學習與特徵提取
- 使用 Hugging Face 微調轉換器模型
- 監督式與非監督式任務的微調
大型語言模型（LLM）的微調
- 為 NLP 任務適應 LLM（例如：文本分類、摘要）
- 使用自訂數據集訓練 LLM
- 透過提示工程控制 LLM 行為
優化與評估
- 超參數調優
- 評估模型績效
- 解決過度擬合與欠擬合問題
擴展微調作業
- 在分散式系統上進行微調
- 利用雲端解決方案提升可擴展性
- 案例研究：大規模微調專案
最佳實踐與挑戰
- 微調成功的最佳實踐
- 常見挑戰與疑難排解
- 微調 AI 模型的倫理考量
進階主題（選修）
- 多模態模型的微調
- 零樣本與少樣本學習
- 探索 LoRA（低秩適應）技術
總結與後續步驟
最低要求
- 理解機器學習基礎
- 具備 Python 程式設計經驗
- 熟悉預訓練模型及其套用
對象
- 數據科學家
- 機器學習工程師
- 人工智慧研究員
14 小時
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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