大模型微调技术实战案例

你是否在大模型应用中遇到这些难题？

• 面对海量AIGC生成内容，难以系统评估其质量与安全性？

• 在多模态内容生成场景中，缺乏科学的评估指标体系？

• 因不熟悉行业合规要求，导致生成内容存在违规风险？

这些问题直接影响大模型在实际场景中的落地效果与应用价值。模型蒸馏、检索增强生成（RAG）、微调是解决上述问题的核心技术，但如何根据场景选择合适方案并落地实践，仍是许多开发者的挑战。

本课程由互联网大厂高级算法专家数知客导师亲授，她拥有：

• 多项智能体、广告算法领域发明专利

• 北京市人工智能中级职称认证

• 《基于NLP内容理解》等畅销书作者经验

课程三大核心模块

1. AIGC内容质量评估体系

   基础质量指标：准确性、逻辑连贯性、技术合规性的评估方法与实操

   内容价值指标：创新性、实用性、情感倾向的多维度量化评估

   多模态扩展指标：视觉质量、跨模态一致性的技术实现方案

2. AIGC安全性评估技术

   多模态内容分析：文本、图像、视频的深度伪造检测技术

   违规内容识别：仇恨言论、虚假信息、成人内容的智能识别

   风险评估体系：法律风险、用户体验、传播影响的量化评估

3. 行业应用实战案例

   电商场景：产品图生成评估（FID指标应用）

   金融场景：报告生成合规性验证（语义一致性检测）

   医疗场景：问诊模型准确性评估（循证医学验证）

   教育场景：辅导系统知识点覆盖度评估

无论你是 AI 开发者、算法工程师，还是需要将大模型应用于特定业务的技术负责人，这门课都将为你提供从技术选型到落地实操的完整解决方案。通过真实案例，你不仅能掌握模型蒸馏、RAG、微调的核心方法，更能学会根据场景选择最优技术方案。

现在就加入，开启你的大模型优化实战之旅，让大模型更好适配实际应用需求！