当谈及人工智能的巨大进步，大模型的崛起无疑是其中的一个重要里程碑。这些大模型，如GPT-3，已经展现出令人惊叹的语言生成和理解能力，但是为了让它们在特定任务上发挥最佳性能，大模型微调（Fine-tuning）是一种非常优秀的方法。微调是一种将预训练的大型模型进一步优化，以适应特定任务或领域的过程。但微调并不是很简单，今天吴恩达联合Lamini推出了全新的大模型微调短课《Finetuning Large Language Models》。

大模型微调简单介绍

最近OpenAI刚刚开源了GPT-3.5 Turbo的微调接口，我们已经总结了OpenAI的官方微调指南（OpenAI官方教程：如何针对大模型微调以及微调后模型出现的常见问题分析和解决思路~以GPT-3.5微调为例）。可以说，大模型微调是大模型被更广泛使用的一个重要途径。

在自然语言处理领域，预训练的大模型如GPT-3是通过在大规模文本数据上进行训练而得到的。这些模型通过学习语言的统计结构、语法规则和语义关系，可以生成流畅的文本、回答问题以及执行其他语言相关的任务。然而，要使这些通用模型在特定任务上表现出色，就需要微调。

预训练模型已经具备了一定的语言理解和生成能力，但它们并不了解特定任务的细节。微调的目的是让模型在特定任务上适应数据的特点，使其更加专注和精准。详细可以参考我们之前发布的一系列关于大模型微调的内容。

DataLeanrer大模型微调系列博客：https://www.datalearner.com/blog/blog_list/tag/%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%BE%AE%E8%B0%83

《Finetuning Large Language Models》课程介绍

搞AI的人应该都知道吴恩达，他最新创建的DeepLearningAI一直致力于普及和传播AI相关的知识。已经发布了一系列AI和大模型相关的短课。本次吴恩达推出的《Finetuning Large Language Models》课程是与Lamini合作一起发布的。

Lamini是一个为开发者设计的平台，旨在使他们能够大规模地训练遵循指令的语言模型。本次课程是Lamini的CEO与创始人Sharon Zhou与吴恩达一起讲授，她也是GANs系列课程和How Diffusion Models Work课程（https://www.datalearner.com/blog/1051685630124097 ）的老师。

《Finetuning Large Language Models》课程的授课目标包括3个：

• 理解什么时候应该在大语言模型上使用微调
• 如何为微调准备数据
• 训练并评估微调的效果

通过微调，我们可以使用自己的数据来训练模型，并更新LLM中神经网络的权重，与提示工程和检索增强生成等其他方法相比，微调会改变模型。微调使模型能够学习风格、形式，并可以使用新知识更新模型以提高结果。

《Finetuning Large Language Models》课程的大纲：

• 为什么要微调
• 微调适合的场景
• 指令微调
• 数据准备
• 训练过程
• 评估和迭代
• 动手实践

本课程最大的优势应该是提供了免费的Lamini资源，可以让大家自己微调EleutherAI/pythia-70m模型，动手实践看微调的效果。

《Finetuning Large Language Models》课程总结如下：

📝 课程名称：Finetuning Large Language Models
⏰ 课程时长：1个小时
🚀 适合的对象：中级水平的人
🔗 课程地址：https://www.deeplearning.ai/short-courses/finetuning-large-language-models/

吴恩达人工智能和大模型课程总结

其实，吴恩达最近2个月发布了相当多的优秀课程，都是关于人工智能和LLM的，且大多数是免费课程，价值很高。

这里总给一下：