AI 开发教程

系统化的 AI 开发学习路径。从提示词工程到模型微调，从 RAG 到 Agent 开发，覆盖 AI 应用开发全栈知识。共 98 篇教程，6 个分类，入门到高级全覆盖。

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从数据采集到质量评估，完整掌握大模型数据工程流水线。涵盖 SFT 数据集构建、RLHF 偏好数据准备、数据清洗去重、数据增强、大规模数据处理等核心环节。

深入解析 DeepSeek-V3 的 MoE 架构、MLA 注意力机制、Multi-Token Prediction 等核心技术。理解 DeepSeek 如何以极低成本实现 GPT-4o 级别的性能，含架构图解和源码分析。

DeepSeek 模型微调全流程实战：LoRA/QLoRA 高效微调、全参数微调、数据准备、训练配置、评估验证。覆盖 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 的微调方案，含完整代码和最佳实践。

微调完成后，如何客观评估模型效果？A/B测试如何设计才能得到统计显著的结论？本文从离线评估、在线A/B测试和统计显著性三个维度，建立科学的模型效果评估体系。

DPO（Direct Preference Optimization）是RLHF的简化替代方案，无需训练奖励模型。本文深入讲解DPO的原理、实现细节和训练技巧。

数据质量决定了微调效果的上限。本文系统讲解微调数据集的构建方法、数据清洗策略、质量评估指标以及数据增强技术，帮助你构建高质量的微调数据集。

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