AI大模型微调训练营第0期 -- 毕业总结

8周微调训练营已经接近尾声，一次选择给自己多一些知识。

回想刚看到这门课的时候，还是蛮犹豫的。作为一个普通的工程师，在制造业中的小众领域里，非科班出身，软件编程也只是日常工作中的工具之一。但是追求创新永运是不变的。早在GPT发布之前，就在思考能不能借用AI技术提升工作效率，直到GPT发布，感觉一切皆有可能，但是数据私密又不适合掉API, 经费和人力又如此遥远。直到去年这一年，大模型开源，量化，感觉到了大语言模型正在向消费级靠拢，感觉机会在未来。又恰逢其时，看到了这门课，作为团队内的探索者，毫不犹豫就报了，既是拓展思路又是知识储备。

听完了课程，作为一位门外汉，感觉也只是看到门口，而技术又在不断发展。不过作为应用方，也许知道怎么开门就够了。学完课程最大的感受是：以前觉得微调就能得到一个企业专有的私域模型，解决一切，但其实RAG才是应用私有知识的最佳实践。
课程内容很丰富，很适合去全面得了解一下微调是怎么回事儿，能够对微调有个清晰得理解。不过真正要掌握，还得需要自己去多多实践。如果自己没有硬件设备，租服务器也是一笔开销。算力也是一种基础设施。课程实战和作业很不错，虽然代码量不多，但是真正跑起来，遇到一个又一个奇奇怪怪的问题，在解决的过程中也是收获不少。学习群内更是有很多大佬，真是每一条对话都不想错过。

总而言之，感谢这段旅程吧。