课程背景随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型在多个领域展现出强大的应用潜力。作为当前AI技术的核心之一，大模型不仅具有处理复杂任务的能力，还能**增量预训练和微调等方式不断提升性能。因此，培养具备大模型训练与调优能力的专业人才，对于推动AI技术的进一步发展具有重要意义。

然而，目前市场上关于AI大模型的培训课程大多停留在基础知识和简单应用的层面，缺乏深入的技术探讨和实践经验分享。同时，随着技术的不断更新换代，现有的培训课程往往无法跟上**新的发展趋势，导致学员在学完课程后难以直接应用于实际工作中。

针对这一现状，我们特别设计了为期三天的AI大模型深入培训课程。本课程旨在帮助学员深入了解大模型的训练与调优流程，掌握关键技术和实践经验，同时关注**新技术的发展趋势。**系统的理论学习和实战演练，学员将能够独立完成大模型的训练任务，并针对实际问题进行性能优化和领域应用。

在本次培训课程中，我们将从实际项目出发，分享自己在大模型训练、调优以及应用方面的心得体会，帮助学员快速掌握核心技术。同时，我们还将提供必要的计算机和实验设备，确保学员能够顺利进行实操练习。

**本次培训，学员将能够全面了解AI大模型的核心技术和发展趋势，提升自己在AI领域的竞争力和应用能力。我们期待与广大AI研发人员、算法工程师和AI产品经理一起，共同探讨和学习AI大模型的**新技术和应用。

课程对象1、本课程适合对AI大模型感兴趣的初学者或者有一定基础的从业者。

2、AI的研发工程师、算法工程师和产品经理等岗位。

课程方式课堂讲授、案例分享、提问环节

课程时长建议3天（6*3小时）

课程收益1. 深入掌握大模型训练与调优流程：学员将全面了解大模型训练的各个环节，包括数据收集处理、超参数设置、异常处理等，掌握大模型训练与调优的核心技术。

2. 精通RAG技术及其应用：学员将深入了解RAG技术的原理和应用场景，掌握解决长文本问题、平衡检索准确率与效率等关键技术，提升在实际问题中的应用能力。

3. 实战项目经验：**课程中的实战演练环节，学员将有机会亲自动手进行大模型训练和RAG技术应用，积累宝贵的实战经验。

4. 案例分析与经验分享：学员将接触到行业大模型应用案例，**案例分析与经验分享，学员可以学习到行业**实践，避免在实际应用中走弯路。

5. 拓宽技术视野：本次课程将关注AI大模型的**新发展趋势和前沿技术，学员将能够了解行业**新动态，拓宽自己的技术视野。

6. 增强职业竞争力：掌握AI大模型深入技术的学员将在求职或职场晋升中具备更强的竞争力，更容易获得更好的职业发展机会。

7. 团队协作能力：在实战演练环节，学员需要与团队成员协作完成任务，这将有助于提升学员的团队协作能力和沟通技巧。

8. 专业交流能力：课程中的案例分享与讨论环节将提供学员与讲师、同行进行专业交流的机会，有助于提升学员的专业交流能力。

课程大纲（说明：可选章节根据课程时长以及学员已经掌握程度自定义选择培训）

**天 大模型训练与调优

**讲 大模型训练基础

1.1、 数据收集与处理

1.1.1. 识别目标数据集来源，如公开数据集、企业内部数据等

1.1.2. 评估数据质量，包括数据完整性、准确性和一致性

1.1.3. 数据清洗，去除重复、错误或无效数据

1.1.4. 数据标注方法与工具使用，针对不同任务设计标签

1.2、  大模型训练准备

1.2.1. 计算资源评估与选择，包括GPU、CPU等

1.2.2. 训练框架（如TensorFlow、PyTorch）安装与配置

1.2.3. 环境搭建，包括依赖库安装、版本控制等

第二讲 超参数设置与优化

2.1、超参数对大模型训练的影响

2.1.1. 分析学习率、批次大小、训练轮数等关键超参数的作用

2.2、 超参数调优策略

2.2.1. 介绍网格搜索、随机搜索的基本原理与应用

2.2.2. 展示贝叶斯优化方法在实际问题中的应用

第三讲 大模型训练中的异常处理

3.1、Loss异常识别与定位

3.1.1. 识别训练过程中Loss异常的表现

3.1.2. 分析Loss异常的原因，如过拟合、欠拟合等

3.2、异常处理技巧与策略

3.2.1. 提供调整学习率、添加正则化项等处理策略

3.2.2. 讲解使用早停法、模型检查点等技术避免异常

第四讲 小样本数据与大模型融合

4.1、参数-数据配比原则

4.1.1. 解释模型复杂度与数据量的关系

4.1.2. 提供不同场景下参数与数据的配比建议

4.2、小样本数据注入方法

4.2.1. 介绍迁移学习、微调等技术

4.2.2. 演示如何在小样本数据上实现大模型的性能提升

第五讲 大模型指令构建与测评

5.1、指令数据构建方法

5.1.1. 设计不同任务的指令模板

5.1.2. 讲解指令数据的采集与标注方法

5.2、领域数据测评策略

5.2.1. 构建领域相关的测评数据集

5.2.2. 分析测评指标，如准确率、召回率、F1值等

5.2.3. 展示如何根据测评结果调整模型

第二天 大模型进阶技术

**讲 RAG技术概述

1.1、介绍RAG的基本原理与优势

1.2、分析RAG在AI大模型中的应用场景

第二讲 RAG解决长文本问题

2.1、长文本处理技巧

2.1.1. 讲解文本分段、摘要生成等处理方法

2.1.2. 分析长文本处理中的挑战与策略

2.2、RAG在长文本中的应用实践

2.2.1. 展示RAG如何解决长文本相关的问题

2.2.2. 分析RAG在长文本处理中的效果与优势

第三讲 检索准确率与效率的平衡

3.1、检索算法优化

3.1.1. 介绍常见检索算法的原理与实现

3.1.2. 讲解如何**算法优化提高检索准确率

3.2、索引构建与更新策略

3.2.1. 演示如何构建高效索引

3.2.2. 分析索引更新策略对检索效率的影响

第四讲 复杂内容检索与处理

4.1、表格、公式、图片检索技术

4.1.1. 讲解如何对表格、公式、图片进行信息抽取与编码

4.1.2. 展示如何将这些内容融入RAG检索框架中

4.2、检索结果整合与回答生成

4.2.1. 介绍多源信息融合技术

4.2.2. 演示如何生成准确、完整的回答

第五讲 高级检索技术

5.1、多路检索技术

5.1.1. 分析多路检索的原理与优势

5.1.2. 展示如何在RAG中实现多路检索

5.2、混合检索与reranker应用

5.2.1. 介绍混合检索与reranker的基本原理

5.2.2. 讲解如何结合多种检索方法提高检索性能

第三天 实战与案例分享

**讲 大模型训练实战演练

1.1、实战项目选择与分组

   1.1.1 根据学员兴趣与背景选择实战项目

1.1.2 学员分组，形成协作团队

1.2、学员实操与指导

   1.2.1 学员按照流程进行大模型训练实践

1.2.2 讲师提供实时指导与反馈

第二讲 RAG技术实战应用

2.1、学员项目中的RAG技术实现

2.1.1. 学员将RAG技术应用于自己的项目中

2.1.2. 展示RAG技术在解决实际问题中的效果

2.2、实战成果展示与讨论

2.2.1. 学员分享自己的实战成果与经验

2.2.2. 讲师与学员共同讨论技术难点与改进方案

第三讲 案例分析与经验分享

3.1、行业大模型应用案例

3.1.1. 分析不同行业大模型的应用案例

3.1.2. 总结案例中的成功经验与教训

3.2、成功经验与教训分享

3.2.1. 学员分享自己在学习与应用中的经验

3.2.2. 讲师总结并分享行业内的**实践