大模型微調（Fine-Tuning）是指以預訓練大模型（如GPT、LLaMA等）為基礎，通過特定領域或任務的小規模標注數據，對模型參數進行調整，使其適應具體需求的技術。其核心在于利用預訓練模型已習得的通用語言特征，通過遷移學習快速適配垂直場景，同時減少計算資源和數據需求。

關鍵技術特點：

1.參數高效性：采用LoRA、QLoRA等技術，僅調整部分參數（如適配器層），降低顯存占用，甚至可在消費級顯卡（如8GB顯存）上完成百億參數模型的微調。

2.隱私與性能平衡：如螞蟻數科提出的ScaleOT框架，通過動態保留模型核心層、對原始層“打碼”等技術，在保護數據隱私和模型知識產權的同時，實現性能無損的微調，算力消耗降低90%。

3.多模態與長時記憶：2025年技術趨勢中，微調結合多模態數據（圖文、音視頻）和長時記憶機制（如LoRA微記憶），支持跨會話任務（如醫療診斷）。

實際應用場景非常廣泛，包括企業知識管理與智能問答，基于檢索增強生成（RAG）構建私有知識庫；行業定制化智能體；金融、政務等領域保護數據隱私；邊緣計算與輕量化部署等等。

2024-2025年，大模型開發與微調崗位薪資顯著上漲，一線城市算法工程師平均月薪超5.4萬元，頂尖崗位年薪接近百萬元。我國AI人才缺口超500萬，其中大模型微調、RAG系統開發等方向需求最緊迫，供求比例達1:10。

北大青鳥AI大模型微調實訓營課程

本課程專為那些希望深入了解大模型(Large Model,LM)并掌握其微調技巧的開發者、研究人員和技術愛好者設計。

通過為期九周的學習，我們將帶您從機器學習和深度學習的核心原理出發，逐步深入到大模型的核心機制與應用，直至掌握最新的微調技術和優化策略。

全程干貨滿滿，從【基礎概念】到【高級應用】，通過一系列精心挑選的【實戰案例】和【項目練習】，確保每一位學生都能將所學知識應用于實際問題解決中。

本課程的主要內容包含如下:

第一階段:大模型基礎

在課程的前兩周，我們將夯實您的理論基礎，涵蓋機器學習核心原理、深度學習上下篇以及大模型核心原理包括注意力機制和Transformer架構 。此外，您還將了解語言模型及其預訓練技術，并動手搭建大模型的開發環境。

第二階段:大模型微調與優化

進入第三至第五周，課程將聚焦于大模型的實際應用和優化。您將學習如何部署開源大模型并進行量化推理探索Transformers模型微調入門，了解T5、GPT和GLM等主流模型的特點，并通過實戰項目練習微調這些模型以完成特定任務，如文本生成。特別地，LLaMA-Factorv框架和Swit框架的詳解將帶領您體驗FulParameter和LORA等不同微調方法的魅力。

第三階段:大模型微調實戰

第六至第八周是課程的實踐部分，強調構建自己的預訓練數據集和指令監督微調數據集的重要性。這一階段您將學習如何評估大模型性能，利用DeepSpeed進行并行訓練，并通過一系列實戰案例，使用英文數據集微調LLaMA，甚至嘗試多模態大模型的微調。

第四階段:大模型微調高級

最后，在第九周，課程將帶您接觸大模型對齊技術，特別是DPO對齊技術的實戰應用，以及混合專家模型的高級微調策略。這將使您具備解決復雜問題的能力，為未來的研究或工作打下堅實的基礎。

大模型微調技術通過低成本、高效率的適配能力，已成為AI落地的核心手段。加入【大模型微調實戰營】，體驗一場充滿挑戰與機遇的學習旅程，與行業專家面對面交流，共同探討最前沿的技術趨勢。在這里，您不僅會獲得寶貴的知識財富，更將結識一群志同道合的伙伴，一起為未來的職業發展或學術研究打下堅實的基礎。