艾醒的博客

在深度学习模型的全参微调过程中，资源占用主要来自模型权重参数、优化器状态向量和梯度这几个关键部分，我们来详细看看它们的计算公式和含义。

大型语言模型（LLM）参数规模极大，全参数微调存在诸多难题：- **成本高昂**：需存储和更新所有模型参数副本，训练开销大。- **部署困难**：每个任务都要存储完整模型副本，占用大量存储空间。- **资源需求高**：对计算资源和GPU内存要求严苛，普通设备难以支撑。

在大模型的迭代优化过程中，如何让模型输出更符合人类预期、更适配特定任务，一直是技术研发的核心方向。本文将围绕人类反馈的强化学习（RLHF）、AI 反馈强化学习（RLAIH）、直接偏好优化（DPO）以及监督式微调（SFT）等关键技术展开，深入解析它们的核心原理、实施流程与技术特点，帮助读者理清大模型训练技术的脉络。

在人工智能大模型飞速发展的今天，Transformer 架构无疑是撑起整个领域的 “基石”，而 MoE（Mixture of Experts）架构则凭借其独特的 “稀疏激活” 思路，成为突破大模型参数规模与计算效率瓶颈的 “关键引擎”。无论是 ChatGPT 背后的技术支撑，还是自动驾驶中的多模态感知，这两种架构都扮演着不可或缺的角色。本文将从核心原理、大模型设计逻辑和关键差异三个维度，带大家全面读懂 Transformer 与 MoE 架构。

在人工智能模型的开发流程中，微调是让预训练模型适配特定任务、提升性能的关键环节。而在微调的启动方式上，“冷启动” 和 “热启动” 是两个高频出现但容易混淆的概念。很多刚接触模型微调的开发者，常会疑惑二者的核心区别的适用场景。今天这篇博客，就用通俗易懂的语言拆解这两个概念，结合实际微调案例，帮你搞懂什么时候该用冷启动，什么时候该选热启动。

在大语言模型（LLM）驱动的应用场景中，检索增强生成（RAG）技术愈发关键。而文本分割，作为RAG流程里的核心环节，直接影响着整个系统的性能与效果。接下来，我们将从文本分割的重要性、在RAG中的位置、不同分割方法以及实践建议等方面，进行全面且深入的剖析。

在大模型技术栈中，微调（Fine - tuning）是使预训练大模型适配特定领域任务的核心手段，而微调数据集作为模型训练的“燃料”，其构建的科学性与工程化程度直接决定微调效果上限。本文从流程、规模、工业实现、强化学习适配等维度，系统解析大模型微调数据集的构建技术。

在人工智能领域，大模型多模态微调是让模型具备跨模态理解与生成能力的关键技术。它能使模型更好地适配特定场景，在视觉问答、医疗影像诊断等诸多领域发挥重要作用。下面将从多模态大模型结构、微调方法、数据准备、应用场景以及面临的挑战等方面展开详细解析。

在大模型时代，模型参数规模呈爆炸式增长，单卡训练已难以满足需求，多机多卡微调成为大模型训练与优化的关键技术。本文将从多机多卡微调的核心原理、实现方式、工程实践要点以及面临的挑战等方面展开详细介绍。

在当今的人工智能领域，大模型已成为推动众多应用发展的核心力量。然而，预训练的通用大模型往往无法直接完美适配各种特定的下游任务。为了让模型在特定任务中展现出卓越性能，微调技术应运而生。本文将深入探讨两种重要的微调方式：模型全量微调与 LoRA（Low-Rank Adaptation）高效微调，详细阐述它们的原理、优势以及在实际应用中的表现。

在大模型与强化学习交叉的技术领域面试中，PPO（Proximal Policy Optimization）和GRPO这两种算法常常成为面试官考察候选人对强化学习算法理解深度与工程实践能力的重点。今天，我们就从面试高频问题出发，深入剖析二者的核心差异。

在大模型技术浪潮中，“大模型微调&训练硬件成本评估” 已成面试高频考点。从底层逻辑到工程实践，每一处细节都可能成为面试官考察你技术深度的切入点。本文结合多场景知识，拆解核心考点，助力面试突围。

在深度学习面试中，Transformer模型的结构细节和优化技巧是高频考点。其中，归一化技术（Normalization）的位置选择（Pre-Norm vs. Post-Norm）直接影响模型训练的稳定性，尤其是对于千亿参数级别的大模型。本文将结合梯度公式推导，对比两种技术的差异，并解析当代大模型偏爱Pre-Norm的核心原因。

在大模型求职面试的赛道上，模型微调和模型蒸馏是绕不开的核心技术考点。这两项技术，一个聚焦模型能力的精细打磨，一个着眼于知识迁移与效率优化，深刻影响着大模型在实际场景中的表现。下面，我们就从技术原理、面试考点等维度，深入拆解，助力大家在面试中精准应答 。

在大模型技术岗位面试里，“何时用微调技术，何时用 RAG 技术” 是高频考点。这不仅考察对两种技术的理解，更看能否结合场景权衡运用，下面结合要点深入分析。