课程内容
第 1 节：GPT 微调入门
- GPT 概述
- 微调概念
- 微调好处
第 2 节：选择数据集
- 数据集标准
- 选择合适的数据集
第 3 节：数据预处理
- 数据清洗和标记
- 标记技术
- 分割数据集
第 4 节：构建微调模型
- 模型架构选择
- 超参数优化
- 训练和评估模型
第 5 节：实战案例：文本生成
- 文本生成任务描述
- 数据集获取和预处理
- 模型微调和评估
第 6 节：实战案例：问答
- 问答任务描述
- 数据集获取和预处理
- 模型微调和评估
第 7 节：实战案例：情感分析
- 情感分析任务描述
- 数据集获取和预处理
- 模型微调和评估
第 8 节：实战案例：代码生成
- 代码生成任务描述
- 数据集获取和预处理
- 模型微调和评估
资料
- 源代码
- 数据集
- 实战案例说明
课程概要
名称：GPT(3.5和4.0)微调入门和实战
时长：8节课
内容：
第1课：GPT及其变体概述
- GPT的发展历史和关键特性
- GPT-3.5和GPT-4.0的新功能和改进
第2课：微调GPT的基础
- 微调的概念和原则
- 微调所需的数据集和标记策略
第3课：使用Hugging Face库微调GPT-3.5
- Hugging Face库简介
- 微调GPT-3.5的代码示例
第4课：使用OpenAI API微调GPT-4.0
- OpenAI API的概述
- 微调GPT-4.0的代码示例
第5课：数据集和标记策略
- 不同类型微调任务所需的数据集
- 有效标记策略的指南
第6课：实战案例：聊天机器人
- 设计和构建基于GPT微调的聊天机器人的步骤
- 如何评估聊天机器人的性能
第7课：实战案例：摘要生成
- 使用GPT微调进行摘要生成的技术
- 评估摘要生成器性能的指标
第8课：微调的最佳实践和注意事项
- 过拟合和欠拟合问题
- 模型评估和选择策略
资料
- 代码示例
- 数据集
- 演示幻灯片
目标受众
- 希望学习微调GPT模型的开发人员
- 人工智能领域的初学者和专业人士
- 想要探索GPT在实际应用中的潜力的人员
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
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