大模型PEFT高效微调实战
 
项目背景：
 在自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型（LLM）凭借其强大的泛化能力，已成为解决各类任务的核心工具。然而，直接对大模型进行全参数微调（Full  Fine-Tuning）面临计算资源消耗大、训练周期长、硬件门槛高等挑战。参数高效微调（Parameter-Efficient  Fine-Tuning,  PEFT）技术通过冻结大部分预训练参数，仅优化少量新增或关键参数，显著降低了微调成本，同时保持模型性能。本项目聚焦Lora、P-tuning等主流PEFT方法，帮助学员掌握在有限GPU资源下快速适配大模型到下游任务的核心技能。 

 核心技术：
 LLM基础架构解析：·Transformer解码器结构、自注意力机制、预训练任务设计（MLM/NSP等）
 PEFT技术演进脉络：·从适配器（Adapter）到低秩适配（Lora）、前缀微调（P-tuning）的技术突破
 主流方法对比：
 ·Lora：通过低秩矩阵分解优化模型权重，资源消耗低且兼容性强
 ·P-tuning：利用连续提示词（Prompt Tuning）激活模型潜在能力，适合少样本场景
 ·混合策略：Lora+P-tuning的联合优化方案（提升复杂任务表现）
 
 学习收获
 ✔ 深入理解LLM底层机制与PEFT技术原理
 ✔ 掌握Lora/P-tuning等方法的工程化实现能力
 ✔ 能够根据业务需求设计资源高效的微调方案
 ✔ 具备从模型训练到推理部署的全链路实践经验
应用场景：
 ✔ 文本分类：解析文本语义特征，实现内容自动归类与标签化管理
 ✔ 命名实体识别：精准定位文本中关键实体，提取人物、机构、地点等核心信息
 ✔ 文本匹配：衡量文本语义相似度，支持智能检索与跨文档信息关联分析


注意：该项目讲解老师-宋老师