大模型后训练技术（Post-Training）：从入门到精通

你是否曾思考：

只会调用开源模型，却不懂后训练优化，无法让模型适配业务场景？

面对 SFT、PEFT、DPO 等技术概念零散混乱，难以形成体系化认知？

想落地垂直领域大模型应用，却缺少全流程微调、对齐与工程化经验？

如果这些问题让你感到紧迫，这门课正是为你设计！后训练是大模型从 “通用” 走向 “可用” 的核心环节，也是 AI 工程师必备的硬核能力。

本课程围绕基础筑基、技术精讲、实战落地三大主线展开：

• 基础筑基：梳理后训练体系与前沿趋势，建立完整技术框架；

• 技术精讲：覆盖 SFT、PEFT、对齐技术、强化微调、推理增强全模块；

• 实战落地：掌握垂直领域后训练流程，完成工程化落地与优化。

讲师背景：AI 前沿技术实战专家

苏嘉昊老师是中国科学院大学博士、北京市高级职称副研究员，现任世界 500 强企业高级算法科学家，同时担任清华大学、北京大学等高校讲座导师。他拥有 14 年人工智能技术研发与团队管理经验，专注大语言模型、深度学习等前沿领域，带队完成的多个 AI 落地项目累计创造经济效益超 10 亿元；常年为世界 500 强企业、政府单位提供 AI 技术培训与咨询，授课风格理论与实战并重，能将复杂技术拆解为易上手的落地方法。

通过本课程，学员将：

1. 体系成型：建立完整的大模型后训练技术认知，打通全技术链条；

2. 技术精通：熟练掌握 SFT、PEFT、RLHF、DPO、GRPO 等核心技术；

3. 落地能力：具备垂直领域模型微调与工程化部署能力，提升职场竞争力。

大模型竞争日趋激烈，掌握后训练技术才能占据核心优势。立即加入学习，成为懂训练、能优化、可落地的 AI 技术人才！