随着大模型的飞速发展，在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新，从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、新的开源模型的理解等，几乎每天都有新的发展。
作为算法工程师，面对如此飞快的技术迭代，周边朋友多次跟我说，感觉到自己的学习步伐有点跟不上技术的发展？而且对这些新兴技术的理解仅仅停留在应用层面上，实际上对背后的原理没有具体剖析过？如果希望在大模型赛道上持续保持竞争壁垒，对技术本身的深入理解可能也是很必要的选项。
今天终于有时间做个最近工作的小结，梳理48个模块要点。最近一个多月，做了很多大模型微调的工作，包括了生成式任务以及判别式任务，典型的任务如文创、意图分类等。整理一下微调的经验与感想 （几十块A100的堆出来的，都是钱啊！）。
内容较多，系统化整理我会在社群分享，今天把整个框架分享给大家，对这块感兴趣的，欢迎加入我们的技术社群。
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文章目录
- 技术交流群
- 第一阶段：大模型基础
- 第二阶段：大模型指令微调之- LoRA
- 第三阶段：大模型指令微调之- Quantization
- 第四阶段：大模型对齐之-RLHF
- 第五阶段：大模型对齐之-DPO
- 第六阶段：大模型其他微调技术
- 第七阶段：大模型增量学习
详细大纲
第一阶段：大模型基础
第一章：大模型是怎么炼成的
-
大模型的定义和重要性
-
大模型发展历程和关键里程碑
-
预训练与微调的基本概念
-
大模型预训练、数据处理、微调、对齐
-
大模型训练的基础设施和资源需求
-
面临的挑战和未来发展方向
第二章：Transformer模型原理剖析（1）
-
Transformer模型的基本架构
-
Self-Attention机制的原理和计算过程
-
Multi-Head Attention的设计和作用
-
注意力权重的计算和可视化
-
Self-Attention在模型中的作用和优势
第三章：Transformer模型原理剖析（2）
-
Positional Encoding的概念和实现方法
-
Rotary Positional Embedding
-
BPE tokenizer，SentencePiece Encoding
-
Transformer中的Feed-Forward Networks
-
Layer Normalization的原理和重要性
-
Transformer模型中的残差连接
-
编码器和解码器的结构差异
第四章：Transformer模型原理剖析（3）
-
Transformer的训练策略和优化方法
-
参数初始化和学习率调度
-
Transformer模型的正则化技术
-
Attention机制的变种和改进
-
Greedy Decoding, Beam-search
-
Top-K Sampling, Top-p Sampling
-
Transformer源码解读
第五章：Transformer模型全量微调和高效微调
-
全量微调与高效微调的区别
-
Transformer模型微调的常见策略
-
选择合适的微调任务和数据集
-
微调中的挑战和最佳实践
-
评估微调效果的标准和工具
第六章：【项目实战1】大模型PEFT微调项目
-
PEFT的安装
-
PEFT的使用说明，核心模块讲解
-
指令数据准备和预处理的技巧
-
实施微调的详细步骤
-
微调项目的性能评估和分析
第七章：GPT 模型家族剖析
-
GPT系列模型的发展历程
-
GP1到GPT4，GPT3模型剖析
-
GPT代码解读
-
InstructGPT模型剖析
-
Zero-shot Prompting
-
Few-shot Prompting
-
GPT模型的局限性和挑战
第八章：LLaMA 家族模型剖析
-
LLaMA模型的特点和技术创新
-
LLaMA模型的原理剖析
-
LLaMA源码解读
-
LLaMA与其他大模型的对比
-
LLaMA模型的训练和微调策略
-
面对LLaMA模型的未来发展方向
第九章：ChatGLM 家族模型剖析
-
ChatGLM的架构和设计理念
-
ChatGLM模型解读
-
ChatGLM1到ChatGLM3的技术迭代
-
ChatGLM模型的优势和应用领域
-
ChatGLM模型微调和部署的实践指南
-
ChatGLM模型的评估和性能优化
第十章：Baichuan 家族模型剖析
-
Baichuan模型的概述和核心技术
-
Baichuan原理剖析和源码解读
-
Baichuan模型与其他模型的比较
-
Baichuan模型在特定任务上的应用
-
微调Baichuan模型的策略和技巧
-
Baichuan模型的局限
第二阶段：大模型指令微调之- LoRA
第十一章：指令微调基础
-
指令微调的定义与应用背景
-
指令微调与传统微调的对比
-
指令微调在大模型中的重要性
-
指令微调流程概览
-
指令微调的挑战与策略
第十二章：必要矩阵知识
-
矩阵和向量的基本概念
-
矩阵运算与性质
-
特征值和特征向量
-
矩阵分解（SVD）技术简介
-
矩阵在LoRA算法中的应用
第十三章：LoRA 算法剖析
-
LoRA算法的原理与动机
-
Lora中的Low-rank假设
-
LoRA的关键技术组件
-
LoRA算法的实现步骤
-
LoRA算法的优化与调试
-
LoRA算法源码解读
第十四章：指令数据搜集和生成
-
指令数据的重要性与来源
-
自动化和手动搜集指令数据的方法
-
指令数据的预处理和标准化
-
生成高质量指令数据的技巧
-
指令数据集的维护与更新
-
指令数据的人工质量评估与自动质量评估
第十五章：【项目实战2】Alpaca 微调大模型
-
Alpaca微调项目的设计与目标
-
准备Alpaca微调所需的指令数据
-
实施Alpaca微调的详细步骤
-
评估Alpaca微调效果的方法
-
分析与解决Alpaca微调中遇到的问题
-
解读Alpaca项目源码
第十六章：AdaLoRA 算法剖析
-
AdaLoRA与LoRa的比较
-
动态改变矩阵权重的意义
-
SVD与AdaLoRA
-
训练AdaLoRA
-
AdaLoRA源码解读
-
AdaLoRA案例讲解
第十七章：【项目实战3】Vicuna 微调大模型
-
Vicuna微调项目的背景与应用场景
-
ShareGPT数据收集
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Vicuna微调的实施流程和技术细节
-
Vicuna微调效果的评估与分析
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基于Vicuna微调项目的经验总结与展望
第三阶段：大模型指令微调之- Quantization
第十八章：模型 Quantization 基础
-
Quantization在深度学习中的作用与原理
-
常见的Quantization技术及其分类
-
模型Quantization对性能和精度的影响
-
Quantization的实践步骤和工具
-
模型Quantization的挑战与解决策略
第十九章：QLoRA 算法剖析
-
QLoRA算法的定义和背景
-
QLoRA与LoRA的关键区别和改进
-
QLoRA算法的详细实现过程
-
4bit NormalFloat, double quantization
-
QLoRA算法的优化和调试技巧
-
QLoRA源码解读
第二十章：【项目实战4】QLoRA 微调 LLaMA 大模型
-
技术方案的设计
-
收集和预处理指令数据
-
基于PEFT进行QLora大模型微调
-
评估QLoRA微调之后的效果
-
分析QLoRA微调过程中遇到的问题及其解决方案
第二十一章：模型 Compression 技术
-
模型压缩的必要性和技术背景
-
常见的模型压缩方法概述
-
模型压缩与Quantization的关系
-
实施模型压缩的步骤和注意事项
-
模型压缩技术的最新研究进展
第二十二章：模型蒸馏技术探索
-
模型蒸馏的基本概念和工作原理
-
模型蒸馏在模型优化中的应用
-
不同蒸馏技术的比较和选择
-
实施模型蒸馏的具体方法
-
模型蒸馏技术面临的挑战及其解决策略
第二十三章：ZeroQuant 算法剖析
-
ZeroQuant算法的基本原理和应用背景
-
ZeroQuant在模型Quantization中的创新点
-
实现ZeroQuant的关键步骤和技术要求
-
ZeroQuant源码解读
-
ZeroQuant技术的局限性和未来方向
第二十四章：SmoothQuant算法剖析
-
SmoothQuant算法的设计理念和核心技术
-
SmoothQuant与传统Quantization方法的区别
-
实施SmoothQuant算法的具体流程
-
SmoothQuant源码解读
-
SmoothQuant面临的技术挑战和改进路径
第四阶段：大模型对齐之-RLHF
第二十五章：RLHF 算法概述
-
RLHF的起源和背景
-
RLHF在人工智能中的作用和重要性
-
强化学习与人类反馈：结合的优势
-
RLHF的主要应用领域和案例研究
-
从InstructGPT到GPT4
第二十六章：人类反馈的集成
-
人类反馈在强化学习中的角色
-
不同形式的人类反馈：标注、偏好、指导
-
从人类反馈中学习：方法和策略
-
人类反馈数据的收集和处理
-
人类反馈强化学习的挑战和解决方案
第二十七章：PPO算法概述
-
PPO的起源和动机
-
PPO与其他策略梯度方法的对比
-
算法核心概念和原理
-
PPO的优势和局限性
-
PPO的应用领域和案例
第二十八章：强化学习和数据基础
-
强化学习基本概念介绍
-
数据在强化学习中的作用和重要性
-
状态、动作和奖励的数据结构
-
数据收集、处理和利用的方法
-
使用模拟环境进行数据生成和测试
第二十九章：策略优化基础
-
策略梯度方法简介
-
优势函数和回报
-
基线的概念和作用
-
累积回报与折扣回报
-
探索与利用的权衡
第三十章：PPO 核心技术细节
-
目标函数和KL散度
-
裁剪目标函数的原理
-
多次迭代优化策略
-
广义优势估计（GAE）
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重要性采样和策略更新
第三十一章：基于开源大模型从零实现PPO算法
-
构建神经网络模型
-
实现PPO的优化循环
-
自适应学习率调整
-
调试和性能分析技巧
-
评估对齐之后的大模型
第三十二章：高级PPO技术和强化学习进阶
-
PPO变体和改进策略
-
处理高维输入和模型泛化
-
多智能体环境中的PPO应用
-
强化学习中的迁移学习和多任务学习
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强化学习中的安全性和可解释性
第三十三章：【项目实战5】RLHF医疗大模型微调
-
项目需求分析和技术方案设计
-
环境设置和任务定义
-
对齐数据的收集和预处理
-
实现PPO训练流程
-
结果分析和性能优化
第五阶段：大模型对齐之-DPO
第三十四章：DPO算法概述
-
DPO（Direct Preference Optimization）介绍
-
与PPO算法对比
-
DPO的应用场景和重要性
-
基本原理和工作机制
-
DPO算法的优势和挑战
第三十五章：排序和偏好的基础
-
偏好与排序问题在AI中的角色
-
数据表示：成对比较和偏好矩阵
-
偏好学习的挑战
-
排序和偏好预测的评估指标
-
经典偏好学习算法概览
第三十六章：DPO核心技术细节
-
偏好建模的数学框架
-
直接与间接偏好优化的对比
-
DPO中的关键算法组件
-
成对比较数据的处理方法
-
DPO的损失函数和优化策略
第三十七章：DPO算法的从零实现
-
数据整理与预处理
-
构建偏好学习模型的步骤
-
使用Python实现基础DPO模型
-
在benchmark上测试DPO性能
-
DPO的优势和缺点
第三十八章：【项目实战6】DPO在推荐系统中的应用
-
推荐系统中的偏好学习
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设计DPO驱动的推荐算法
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处理实时用户反馈
-
实施DPO进行推荐模型微调
-
评估推荐系统的性能
第三十九章：高级DPO技术
-
多任务学习与DPO的结合
-
DPO在非监督学习中的应用
-
深度学习方法与DPO
-
交互式偏好学习
-
DPO技术的变种
第六阶段：大模型其他微调技术
第四十章：Prefix Tuning算法剖析
-
Prefix Tuning的基本原理
-
实现Prefix Tuning的关键步骤
-
Prefix Tuning源码解读
-
Prefix Tuning与其他微调方法的比较
-
在NLP任务中应用Prefix Tuning的案例
-
Prefix Tuning的局限性和挑战
第四十一章：Adaptor Tuning算法剖析
-
Adaptor Tuning的基本原理
-
如何在大模型中插入Adaptor层
-
Adaptor Tuning的优点和应用场景
-
Adaptor Tuning源码解读
-
实际案例：Adaptor Tuning在分类任务中的应用
-
Adaptor Tuning的效率和扩展性问题
第四十二章：Flash Attention算法剖析
-
Flash Attention的设计思想和算法原理
-
优化Transformer模型中的注意力机制
-
Flash Attention在提升处理速度和效率上的作用
-
应用Flash Attention改进大模型的案例分析
-
Flash Attention的实现挑战和解决方案
第四十三章：Flash Attention 2算法剖析
-
介绍Flash Attention 2与前版本的区别
-
深入探讨Flash Attention 2的技术改进点
-
Flash Attention 2在复杂任务处理中的应用示例
-
评估Flash Attention 2的性能和适用范围
-
Flash Attention 2的实现细节和调优建议
第四十四章：Kahneman-Tversky Optimization (KTO) 算法剖析
-
KTO算法背景和理论基础
-
Kahneman-Tversky优化在微调中的应用
-
实施KTO的关键技术步骤
-
KTO在提高决策质量中的角色
-
KTO应用案例和性能分析
第四十五章：【项目实战7】QLoRA+Flash Attention微调大模型
-
结合QLoRA和Flash Attention的微调策略
-
任务选取和数据准备
-
微调流程详解：从预处理到模型评估
-
分析微调后模型的性能改进
-
面临的挑战及解决方案分享
第七阶段：大模型增量学习
第四十六章：大模型增量学习概述
-
增量学习（Continual learning）的重要性
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与传统从零训练的对比
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增量学习的应用场景
-
任务选取和数据准备
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微调流程详解：从预处理到模型评估
第四十七章：增量学习与灾难性遗忘
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什么是灾难性遗忘
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解决灾难性遗忘的思路
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正则化、动态网络架构、元学习
-
通用数据与垂直数据的混合训练
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数据中的信息分析
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调整学习率
第四十八章：增量学习中的高级主题
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增量学习在大规模数据集上的应用
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多模态与跨领域增量学习
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自适应学习和在线学习技术
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强化学习与增量学习的结合
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未来增量学习的发展方向
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