大模型训练与微调入门

你是否曾思考：

小模型训练与大模型训练的核心差异到底在哪？

大模型预训练、SFT、对齐的完整流程该如何理解？

面对 PPO、DPO、GRPO、LoRA 等算法，不知如何选型与落地？

大模型训练所需的数据格式、软硬件环境如何快速搭建？

如果这些问题让你感到紧迫，这门课正是为你设计！大模型训练与微调是 AI 开发者必备底层能力，系统掌握才能从零搭建可用的模型开发体系。

本课程围绕认知对比、流程拆解、算法掌握、数据规范、环境搭建五大主线展开：

• 认知对比：清晰对比小模型与大模型训练的全流程差异；

• 流程拆解：类比人类学习，理解大模型三阶段训练逻辑；

• 算法掌握：系统学习自回归训练、偏好对齐、高效微调三大类算法；

• 数据规范：掌握预训练、SFT、偏好微调等场景的标准数据格式；

• 环境搭建：明确大模型训练所需硬件配置与软件工具链。

讲师背景：资深企业内训讲师

李晓华老师深耕一线，拥有近15年项目开发与团队管理实战经验，精通人工智能算法及应用，对AI技术落地业务场景有着深刻且独到的理解；教育背景深厚，兼具扎实学术功底与前沿国际视野；深谙学员与企业核心痛点，擅长引导学员思考、对症下药，所有培训均秉承“听得懂 + 学得会 + 用得上”核心原则，助力学员短期内快速提升AI实战能力，让技术真正落地业务、创造价值。

通过本课程，学员将：

1. 体系认知：彻底理解小模型与大模型训练的本质差异，建立大模型三阶段训练思维；

2. 算法精通：掌握自回归、PPO/DPO/GRPO、全参 / LoRA 等核心训练微调算法；

3. 实战落地：熟练运用标准数据格式，搭建合规可用的大模型训练软硬件环境。

立即加入学习，从零系统性掌握大模型训练与微调，成为可落地的 AI 开发者！