chatGPT(3.5和4.0)微调入门和实战，源码数据集实战案例（8节课+资料）

入门和实战：chatGPT（3.5和4.0）微调指南

第 1 节：介绍

• 了解 ChatGPT 3.5 和 4.0
• 微调的概念和好处

第 2 节：准备数据集

• 收集和准备训练数据
• 数据清理和预处理技术

第 3 节：选择微调方法

• 有监督微调与无监督微调
• 提示工程和数据增强技术

第 4 节：搭建微调环境

• 了解 Hugging Face Transformers 库
• 设置模型并加载预训练权重

第 5 节：微调模型

• 定义损失函数、优化器和训练参数
• 运行训练过程并监控进度

第 6 节：评估微调模型

• 使用验证集或测试集评估模型性能
• 分析模型输出并识别改进领域

第 7 节：部署微调模型

• 将微调模型转换为生产就绪应用程序
• 集成到现有系统或创建新的应用程序

第 8 节：实战案例

• 使用微调的 ChatGPT 构建聊天机器人
• 部署微调的 ChatGPT 用作信息提取工具

资料：

• 代码和数据集：提供用于微调 ChatGPT 的示例代码和数据集。
• 教程和文档：包含用于进一步学习的教程和文档链接。
• 案例研究：展示使用微调 ChatGPT 解决不同现实世界问题的真实示例。

课程概述

课程名称： ChatGPT (3.5 和 4.0) 微调入门和实战

课程时长： 8 节课

课程内容：

• ChatGPT 3.5 和 4.0 的入门
• ChatGPT 的微调理论和实践
• 微调数据集的准备和收集
• 微调模型的训练和评估
• 微调的最佳实践和常见挑战
• 实战案例：使用 ChatGPT 构建特定领域的聊天机器人

课程资料：

源代码：

• ChatGPT 微调代码示例
• 特定领域数据集示例

数据集：

• 电影评论数据集
• 餐馆评论数据集
• 医疗问答数据集

实战案例：

• 构建一个电影评论聊天机器人
• 开发一个餐厅推荐聊天机器人
• 创建一个医疗问答聊天机器人

讲师：

本课程由熟悉 ChatGPT 微调的资深人工智能工程师教授。

受众：

• AI 开发人员
• 数据科学家
• 机器学习从业者
• 对 ChatGPT 微调感兴趣的人

课程目标：

完成本课程后，您将能够：

• 了解 ChatGPT 3.5 和 4.0 的基本原理
• 微调 ChatGPT 以创建特定领域的聊天机器人
• 准备和收集用于微调的数据集
• 训练和评估微调模型
• 识别微调的最佳实践和克服常见挑战

课程内容：

资料

001-第一节:课程简介,mp4

002-第二节:环境和数据准备.mp4

003-第三节:Colab环境下的微调,mp4

004-第四节:python本地微调.mp4

005-第五节:layground测试.mp4

006-第六节:微调能用来做啥,mp4

007-微调实战-1:训练能绘图的模型,mp4

008-微调实战-2.指定输出格式和字段的微调.mp4