大模型强化学习与微调实战

从RLHF原理到PEFT轻量化适配

【课程背景】

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LLMs）已成为推动产业升级的核心驱动力。然而，要让基础大模型真正服务于特定行业，并实现其在专业知识问答、复杂推理和文档总结等任务上的卓越表现，仅依靠预训练是远远不够的。这需要一套系统的后训练和优化流程。

其中，强化学习（RLHF）是实现模型与人类价值观、指令意图对齐的关键。它通过引入奖励函数和人类反馈，将通用模型塑造成能“听懂人话”的智能助手，解决了模型在实际应用中的“对齐”难题。

同时，面对庞大的模型参数，传统的全量微调（Full Fine-tuning）不仅计算资源消耗巨大，且效率低下，这催生了以LoRA、PEFT等为代表的轻量化微调技术。本课程正是聚焦于这一前沿技术体系，旨在帮助学员从原理层面深入理解大模型的训练演化逻辑，从监督学习到RLHF的脉络，全面掌握主流的指令微调与轻量化适配方法。

【课程收益】

原理掌握： 深刻理解AI训练范式从监督学习到强化学习（RLHF）的演化，解析奖励函数与人类反馈对齐机制。

流程熟悉： 熟悉小样本数据准备、格式规范与Hugging Face/Transformers等主流框架下的快速微调流程。

实战能力： 具备将预训练模型（如Qwen）导入行业语料进行高效微调的能力，并能评估模型在专业问答、总结、推理等任务中的效果。

【课程特色】

原理与实战并重： 深入解析RLHF核心机制与LoRA等PEFT原理，同时提供从数据准备到模型部署的完整实操流程。

前沿技术聚焦： 紧跟ChatGPT、DeepSeek等领先大模型的技术路线，聚焦于当前最主流、最有效的强化学习与轻量化微调技术。

【课程对象】

AI工程师、算法研究员、数据科学家

希望将大模型应用于特定行业的研发人员

了解基本Python编程与机器学习基础的IT技术人员

关注大模型前沿技术和行业应用的项目经理与技术决策者。

【课程时间】1天（6小时/天）

【课程大纲】

一、AI训练范式与强化学习基础

1、AI训练范式的演化

监督学习、自监督学习与预训练模型基础

预训练到对齐：大模型训练的两阶段策略

指令微调（Instruction Tuning）的作用与局限性

2、强化学习与RLHF原理

强化学习（RL）基础概念

人类反馈强化学习（RLHF）核心流程解析

奖励模型（RM）的构建：数据采集与损失函数

PPO/DPO等主流RL算法在大模型中的应用

RLHF在LLM中实现“价值观”与“指令”对齐的关键作用

二、LoRA与PEFT微调技术原理与实践

1、轻量化微调技术原理

全量微调（Full Fine-tuning）的挑战：资源、时间与灾难性遗忘

参数高效微调（PEFT）技术总览

LoRA（Low-Rank Adaptation）原理：低秩矩阵分解与参数更新

QLoRA与量化微调：在资源受限环境下的加速与优化

其他PEFT方法（如Adapter, Prompt Tuning）的对比与适用场景

2、微调流程与框架实践

小样本/行业数据准备与清洗规范

指令微调数据格式（Alpaca/ShareGPT）与规范化

Hugging Face生态系统：Datasets, Accelerate, PEFT库简介

Transformers框架下LoRA/QLoRA快速微调流程配置

三、行业场景实操演示与学员体验

1、典型场景实操演示

模型加载与环境配置：加载Qwen等预训练模型

行业语料导入与LoRA/QLoRA参数配置

微调过程监控与调优技巧

模型效果评估：在知识问答、合同总结、复杂推理任务中的前后对比

2、学员同步体验与答疑

学员环境准备与微调代码运行

常见问题解决与经验分享

总结与Q&A环节