课程简介

当前，随着大模型（LLM）能力的爆发，企业希望将其快速接入业务场景。但行业普遍发现，通用大模型虽强，却难以直接满足垂直领域的知识和语境需求，存在领域适配不足、数据隐私与合规压力、推理效率与成本平衡等痛点。

企业基于 PAI 平台，构建了覆盖数据清洗、增强，到模型蒸馏与强化学习的全链路后训练体系。在行业实践中，依托高质量的数据与自动化工具链，实现了数据可控合成、高效训练，并建立与业务同步的持续精调机制。经过实践总结表明，精调成效依托三大关键：以高质量的丰富的领域数据，以高效稳定的蒸馏和强化学习技术提升泛化性与性能，通过平台化工具与评测闭环确保模型效果持续进化。

本次分享将聚焦大模型落地的实践经验，全程实战案例为主，展示MAAS平台上，如何利用丰富工具和功能进行领域大模型精调与评估，帮助企业从0到1完成大模型精调与部署，最终用大模型解决实际业务问题。将与业界大模型关注者探讨LLM领域的无限可能。

课程收益

1、帮助学员掌握“数据+后训练”双驱动的领域大模型精调方法论；

2、帮助学员熟练使用高性能工具链，实现全流程降本增效；

3、帮助学员构建“评估-迭代-运营”闭环，持续释放大模型业务价值

受众人群

企业AI技术负责人与架构师、数据科学家与算法工程师、业务部门管理者与产品经理、云计算与大数据平台运维人员、传统行业数字化转型团队以及其他对大模型感兴趣的人员

课程周期

 0.5天（3H）

课程大纲

1、从业务需求到领域模型目标

2、高质量行业数据构建

3、精调技术路径选择与经验

4、 MaaS平台与工具链实战

5、总结与展望

6、QA