大模型微调十诫：关于将微调模型部署到生产环境的十条建议：
（1）不要盲目微调模型，先尝试使用提示的方式满足需求。只有当提示无法达到质量、性能或成本目标时，才考虑微调。
（2）一定要编写提示。通过提示证明任务是可行的，作为微调的基线。如果提示就可以达到要求，微调可以进一步提升；如果提示不起作用，微调成功的可能性就很低。
（3）一定要检查数据质量。删除或修正问题数据。数据质量直接决定模型质量。
（4）使用真实数据进行微调。即使存在一些不完美的数据也没关系，只要整体分布正确就可以。
（5）留出部分数据作为测试集。不要将所有数据都用于训练。
（6）选择合适的模型规模。不要使用过大的模型，也不要使用过小的模型。规模要匹配任务难度。
（7）编写快速的评估指标。可以多次每天评估，以便快速迭代。
（8）同时编写完整的评估。定期进行完整评估，确保快速指标和最终指标一致。
（9）不要执行一次性的模型训练后就结束。持续优化模型和管道。
（10）不要死板地遵循这些建议。根据具体情形调整建议的适用性。
随着大模型的持续爆火，各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型，那么势必会需要大量大模型人才，同时也会带来大批量的岗位？“雷军曾说过：站在风口，猪都能飞起来”可以说现在大模型就是当下风口，是一个可以改变自身的机会，就看我们能不能抓住了。
那么，我们该如何学习大模型？
作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一、大模型全套的学习路线
学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L2级别：AI大模型API应用开发工程
L3级别：大模型应用架构进阶实践
L4级别：大模型微调与私有化部署
一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。
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二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
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作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。
