卢菁博士的AI大模型微调实战训练营课程聚焦企业级应用需求，融合前沿理论与工程实践，旨在帮助学员掌握大模型定制化能力。以下是核心内容梳理：

‌大模型基础架构‌

深入解析Transformer、位置编码（如旋转位置编码）、注意力机制等底层原理‌

剖析主流开源模型架构（如ChatGLM、LLaMA）及训练流程‌

‌微调技术实战‌

全参微调（Full Fine-tuning）与高效微调技术（LoRA、Adapter）对比与实操‌

领域适应训练：金融、教育等行业专属模型调优方法论‌

解决行业痛点：模型幻觉抑制、时效性增强、部署优化‌

‌外挂知识库技术（RAG）‌

构建企业专属知识库，实现动态数据接入与实时更新‌

向量检索优化策略（相似度排序、多路召回），准确率提升方案（实验对比原生模型45%→98%）‌