最近在学《大模型技术与应用》这本教材,内容覆盖了从Transformer架构到微调、推理部署等关键环节,感觉理论部分还算清晰,但一到实战案例就得反复琢磨代码和参数设置。说实话,作为本科生啃这个确实有点吃力,不过确实能跟上行业热点。
我特别需要找些配套的习题解析或者实验指导,比如如何用国产框架跑通一个小模型的训练流程,或者一些典型数据集的预处理技巧。网上零散的资料很多,但真正贴合这本教材章节顺序的却很难找,希望能有学长学姐分享下自己的笔记或项目经验。
目前我的方法是先通读每章核心概念,再跟着教材的示例代码动手改参看效果,遇到报错就查日志和社区讨论。但总感觉效率不高,比如调参部分总是卡很久。想问问大家有没有更系统的学习路线图,或者推荐一些能互补的公开课资源?