dom_jun的博客

本文围绕大模型LoRA微调展开，阐述从模型训练到业务落地的全流程。先介绍大模型训练的三种方式，重点推荐企业级场景适用的LoRA微调，详解“数据准备→模型初始化→训练配置→执行训练→模型评估”标准化工作流，给出数据格式、参数设置等关键要点。还提供API服务部署、IDE插件集成、批量处理脚本三类落地方案，以及监控、维护、成本、版本四项保障措施，提炼数据质量、参数设置、落地监控等坑点解决方案，并预告下一篇将聚焦RAG技术，搭建企业知识库问答系统。

流程掌握：从 “文本清洗→分词→补齐 / 截断→词嵌入”，每一步都能通过代码落地；实战能力：能将原始代码文本转化为模型可输入的向量，为后续 Transformer 架构学习打下基础。下一篇文章，我们将深入 NLP 的核心架构 ——Transformer，用 “程序员熟悉的分层设计” 类比自注意力机制、编码器 / 解码器结构，带你手动实现简化版 Transformer，理解大模型 “理解长文本语义” 的核心逻辑。

本文深入解析Transformer架构的核心原理及其在大模型中的关键作用。首先对比传统RNN的串行处理缺陷与Transformer的并行计算优势，重点剖析自注意力机制如何实现全局语义捕捉。文章采用程序员友好视角，通过分层设计和代码模块类比，详细拆解多头注意力层、位置编码等核心组件。实战部分使用PyTorch实现简化版Transformer，包括编码器/解码器结构，并演示代码生成任务测试。最后指出实际大模型在参数规模、预训练方法和工程优化上的关键差异，为开发者提供从原理到实践的完整路径。下篇预告将探讨LoRA

本文通过Java函数嵌套类比，揭示了神经网络的核心原理：神经网络本质是多层函数嵌套（线性变换+激活函数），通过反向传播自动优化参数（权重w和偏置b）。文章以PyTorch实战演示了二分类任务的完整流程，包括数据准备、网络定义、反向传播优化和效果评估。关键点在于：1）神经网络通过"自动调参"实现学习能力；2）反向传播通过链式求导自动计算参数梯度；3）调参技巧（学习率设置、防止过拟合等）对模型效果至关重要。这为理解更复杂的Transformer架构奠定了基础。

摘要：本文以Java开发栈类比AI技术栈，系统梳理了AI、机器学习、深度学习与大模型的层级关系，指出大模型是基于深度学习的工程化系统。通过对比机器学习与传统开发的三大核心差异（数据驱动vs硬编码、参数调优vs断点调试、概率输出vs精确结果），帮助程序员建立AI开发思维。实战部分利用DashScope API快速实现接口异常分类，相比传统开发显著提升效率，并给出企业级优化建议。文章为理解大模型技术体系提供了清晰框架，强调从"代码逻辑"转向"数据/提示词驱动"的思维转变。

程序员如何快速入门大模型开发 摘要：大模型技术正深度融入程序员日常工作，成为提升效率的必备技能。本文从实际应用场景切入，介绍了大模型在代码生成、技术问答、运维分析等方面的价值。通过10分钟环境搭建指南和"代码注释生成工具"实战案例，帮助开发者快速体验大模型能力。文中强调程序员无需深入数学理论，利用现有编程基础即可上手，并提供了循序渐进的学习路径：从API调用到模型微调，最终实现企业级应用开发。建议开发者以解决实际问题为导向，先实践后理论，逐步掌握这项职场新技能。