HCIE-AI：大模型微调与安全治理
1.概述
2. 目标
3. 预训练和微调对比
4. 微调与提示工程、RAG对比
ICL（In-Context Learning）
提示工程（Prompt Engineering）
5. 如何让一个英文好，中文不好的模型提高中文能力？
6. 大模型参数敏感性
7. LLM微调数据集构建
7.1 手动构建
7.2 自动构建
8. 微调分类
9. 全参微调
9.1 推理内存评估
9.2 训练内存评估
10. 低参微调
10.1 Freeze微调
10.2 Prompt Tuning
10.3 Prefix-Tuning
10.4 P-Tuning
10.5 P-Tuning v2
10.6 LoRA
10.7 QLoRA
11. 微调框架介绍
12. LLM安全治理
PPO介绍
DPO介绍
13. 总结
本文主要介绍了大模型微调和LLM安全治理的内容，笔试占比12%。
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