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大模型微调技术实战案例
你是否在大模型应用中遇到这些难题？ 面对海量AIGC生成内容，难以系统评估其质量与安全性？ 在多模态内容生成场景中，缺乏科学的评估指标体系？ 因不熟悉行业合规要求，导致生成内容存在违规风险？ 这些问题…
你是否在大模型应用中遇到这些难题？
面对海量AIGC生成内容，难以系统评估其质量与安全性？
在多模态内容生成场景中，缺乏科学的评估指标体系？
因不熟悉行业合规要求，导致生成内容存在违规风险？
这些问题直接影响大模型在实际场景中的落地效果与应用价值。模型蒸馏、检索增强生成（RAG）、微调是解决上述问题的核心技术，但如何根据场景选择合适方案并落地实践，仍是许多开发者的挑战。
本课程由互联网大厂高级算法专家数知客导师亲授，她拥有：
多项智能体、广告算法领域发明专利
北京市人工智能中级职称认证
《基于NLP内容理解》等畅销书作者经验
课程三大核心模块
AIGC内容质量评估体系
基础质量指标：准确性、逻辑连贯性、技术合规性的评估方法与实操
内容价值指标：创新性、实用性、情感倾向的多维度量化评估
多模态扩展指标：视觉质量、跨模态一致性的技术实现方案
AIGC安全性评估技术
多模态内容分析：文本、图像、视频的深度伪造检测技术
违规内容识别：仇恨言论、虚假信息、成人内容的智能识别
风险评估体系：法律风险、用户体验、传播影响的量化评估
行业应用实战案例
电商场景：产品图生成评估（FID指标应用）
金融场景：报告生成合规性验证（语义一致性检测）
医疗场景：问诊模型准确性评估（循证医学验证）
教育场景：辅导系统知识点覆盖度评估
无论你是 AI 开发者、算法工程师，还是需要将大模型应用于特定业务的技术负责人，这门课都将为你提供从技术选型到落地实操的完整解决方案。通过真实案例，你不仅能掌握模型蒸馏、RAG、微调的核心方法，更能学会根据场景选择最优技术方案。
现在就加入，开启你的大模型优化实战之旅，让大模型更好适配实际应用需求！
先导课
第一章 蒸馏 vs RAG vs 微调
第二章 Qwen3大模型全参数微调入门实战
第三章 大模型微调中max_length设置
第四章 Qwen2-VL多模态大模型微调实战
第五章 Qwen2-VL微调实战：LaTex公式OCR识别任务
第六章 GPT5颠覆认知的新可能
第七章 GPT-OSS详解
第八章 GPT-OSS-20B微调
第九章 OpenAI GPT-OSS应用指南
第十章 DeepSeek-R1模型微调
数知客
知名大厂高级工程师