[ML] Advanced fine-tuning methods on Amazon SageMaker AI

🤖 Advanced fine-tuning methods on Amazon SageMaker AI

原文链接: Advanced fine-tuning methods on Amazon SageMaker AI 作者: Ilan Gleiser 发布日期: 2025-07-11 17:26:08 UTC

📋 内容摘要

本文详细介绍了在Amazon SageMaker AI上进行大语言模型(LLM)开发的理论基础和实践见解。文章主要涵盖三个核心方面：LLM开发的生命周期阶段、微调方法谱系以及负责任的AI部署对齐技术。重点讨论了参数高效微调(PEFT)方法如LoRA和QLoRA如何使各种规模的组织都能定制大型模型，以及人类反馈强化学习(RLHF)和直接偏好优化(DPO)等对齐方法如何确保模型符合人类价值观和组织要求。文章还探讨了知识蒸馏、混合精度训练和梯度累积等优化技术，使开发者能够在有限计算资源下训练大型AI模型。文章从预训练开始，经过持续预训练，最后到微调，全面阐述了这些阶段如何塑造现代AI语言模型，并提供了丰富的实践指南和AWS工具支持。

🔗 相关信息

这是来自 AWS 官方博客的最新资讯摘要。点击上方原文链接查看完整内容和技术细节。

🏷️ 涉及的 AWS 服务和主题

• Amazon SageMaker AI
• Artificial Intelligence
• Best Practices

📚 延伸阅读

• AWS 官方文档
• AWS 架构中心
• AWS 最佳实践

---

本文为 AWS 官方博客内容摘要，完整内容请访问原文链接。版权归原作者所有。