垂直大模型微调学习计划
2025-12-10 10:40:14 0 举报AI智能生成
本学习计划围绕"垂直大模型微调"主题展开，旨在深入剖析并教授在特定领域中对大型语言模型进行微调的技能。学员将通过本课程掌握模型微调的关键技术和方法论，以便将其应用于诸如医疗、金融、教育等特定垂直行业。课程内容将着重传授模型评估、优化算法以及如何结合领域知识实现高效微调。学员完成课程后，将具备根据行业需求进行定制化模型调整的能力，并能够根据业务场景编写和实施微调方案。培训形式结合理论讲解与实践演练，通过实战项目让学员将所学知识应用到具体的微调任务中，实现知识内化。此外，本计划注重资源分享，提供必要的编程脚本、预训练模型和调试工具，为学员提供全面的学习资源支撑。
作者其他创作
大纲/内容
Stable Diffusion
SD模型概述
扩散模型：SD的底层原理。它不是品控创造，而是通过去噪来生成图像。图像从纯噪音开始，一步步被净化成清晰图像
关键字：Diffusion Model简介，去噪过程，潜在空间Latent Space
文本编码器
BERT/CLIP：负责将你的文本Prompt（指令，如穿着白色婚纱的新娘）转化为模型能理解的数字向量Embeddings，这是图像生成的蓝图
关键词：CLIP Text Encoder， 文本Embeddings
U-Net核心 The Denoiser
SD的大脑，它是一个卷积神经网络，负责接收噪音图像和文本蓝图，然后预测出需要减去的噪音，U-Net的能力决定了图像的质量和细节
关键词：U-Net结构，注意力机制Attention Mechanism
变分自编码器 VAE·
压缩和解压缩：负责在高清像素空间和低纬潜在空间相互转换，它使SD训练和生成效率大大提高，占用更少的GPU资源
关键词：VAE原理，潜在空间的作用
核心总结
文本-Text Encoder-蓝图-U-Net+噪-去噪-VAE Decoder-最终图片
LoRA微调与实践前的准备
1.为什么要微调
基础模型的局限性：SD模型在海量、泛化数据集如LAION-5B上训练，它对垂直领域如特定款式的婚纱、特定灯光的理解不够深入和精细
泛化模型vs垂直模型
2.LoRA(Low Rank Adaption)
低秩矩阵：LoRA不修改原始U-Net的数十亿参数，而是在关键层如注意力层变脸两块小的，可训练的矩阵（A和B矩阵），矩阵W被分解
关键词：LoRA低秩分解，LoRA应用于U-Net
3.LoRA核心参数
Rank/Dimension; LoRA矩阵的维度大小，Dim越高，表达能力越强，文件越大，但更容易过拟合，通常设置为4,8,32等。Alpha学习率缩放：通常设置等于Dim，用于控制微调的轻度
关键词：LoRA Rank/Dim的影响，LoRA Alpha设置
4.数据集的关键性
Captioning标注：模型学到的额不是图片本身，而是图片和描述之间的关联，高质量的标注是LoRA成功的关键
关键词：Stable Diffusion Capitoning技巧，高质量训练数据要求
5.过拟合和欠拟合
过拟合Overfitting，模型只认识你的训练数据，生成的婚纱都一样；欠拟合Underfitting：模型没有学会婚纱的特征
关键词：模型训练过拟合的表现和解决
核心总结
LoRA就像给一个很擅长画画的AI穿上了一件定制外套，只需要训练外套（A/B矩阵），就能让他快速整我婚纱这个特定风格
学习方法
视频优先：搜索关键词对应的Bilibili视频，通过动画和图解理解SD成体工作流，最快入门方法
阅读Diffusers文档，Hugging Face的Diffusers库文档对LoRA的概念和实现有非常清晰的解释，这是技术实践的官方参考
实践驱动：一边理论学习，一边在云平台上动手运行开源的LoRA训练脚本，即使知识后简单的跑一个Demo，也能拿帮你把理论和实际操作结合起来
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