模型训练 | 人人都是产品经理

AI,个人随笔

做垂域大模型，别只盯着微调！高质量数据体系的四个支柱（一）

AI产品落地最致命的陷阱，往往藏在数据处理的阴影里。本文系统拆解垂域大模型落地的四大数据支柱——从知识底座构建到价值观对齐，从任务指令优化到多维评估体系，揭秘如何用高质量数据体系取代盲目调参，打造真正可靠的行业级AI解决方案。

AI破局者PM

AI落地垂域大模型数据体系

AI,个人随笔

大模型的数据清洗，不是删删改改那么简单

作为AI产品经理，我们常聚焦于大模型的功能迭代、场景落地，却容易忽略一个底层真相：大模型的能力上限，从来不是算法，而是训练数据。就像优秀的厨师离不开新鲜食材，高性能大模型的背后，必然有经过严格筛选、整理的干净数据——这就是数据清洗，大模型的食材预处理环节，也是AI产品经理必须吃透的核心基础。

为了罐罐

AI产品经理产品能力合规风险

AI,个人随笔

大模型训练大纲

Transformer架构如何支撑GPT与BERT的差异化能力？MOE模型如何实现稀疏激活与动态分配的巧妙平衡？本文深度拆解大模型训练的7大核心流程与关键组件，从矩阵评估到框架选择，揭示AI研发过程中模型收敛与过拟合的本质差异，并解读MCP协议如何重塑AI与外部系统的连接标准。

St.Zy_I

AI框架 BERT GPT

AI,个人随笔

DPO：当行业开始嫌 RLHF 太累的时候

DPO的诞生揭示了AI训练领域的一个残酷真相：RLHF虽有效却如同苦役。这种新方法摒弃复杂的评分体系，回归人类最本能的偏好判断，不仅解放了训练师，更重塑了大模型对齐的工程实践。本文将深入解析DPO如何用『二选一』的朴素智慧，解决RLHF时代的技术沉疴与人性困境。

青蓝色的海

AI对齐 DPO RLHF

Llama3微调教程：超简单，人人都可以打造属于自己的GPT！

作为开源大模型，Llama的能力不容小觑。本文总结了Llama3微调教程，教你如何打造自己的GPT。

PM熊叔

GPT Llama3 模型训练

AI

在上一篇文章中，我们详细介绍了神经网络的基本概念和原理，神经网络的优势和应用场景，以及神经网络的产品案例：网易有道AI翻译。如果想了解神经网络的更多详情，可以翻阅我之前写的《8000字干货说清楚AI产品经理必修的“神经网络” 》在了解神经网络的结构和原理后，我产生了进一步的好奇，明明就是一些抽象的数学模型却可以实现类似人脑的智慧，神经网络是如何通过数据训练来实现这样奇妙的效果呢？本篇就以这个问题作为切入点来展开说说。本篇为大家揭晓，AI如此“神机妙算”的背后，也是需要经历一段训练过程的，如何训练AI神经网络？又如何识别训练过程是有效的？