30天大模型调优学习计划
第1周：基础入门与工具熟悉
目标：掌握大模型基础知识和调优方法，熟悉Unsloth等工具的基本使用。
Day 1：大模型基础
学习内容：了解Transformer架构的原理及其在大模型中的应用。
任务：阅读《Transformer：一种自注意力机制模型》的论文摘要，或观看相关视频讲解。
Day 2：调优的定义与Unsloth介绍
学习内容：了解调优的目的和重要性，以及Unsloth工具的特性和优势。
任务：访问Unsloth的官方网站（unsloth.ai），了解其功能和特点。
Day 3：环境搭建与Unsloth安装
学习内容：配置Python环境，安装PyTorch和Hugging Face Transformers框架，以及Unsloth。
任务：在本地计算机或Google Colab上安装Unsloth，并运行一个简单的示例。
Day 4：数据集准备与格式化
学习内容：了解数据清洗和格式化的重要性，以及Unsloth支持的数据格式。
任务：下载IMDb电影评论数据集，进行预处理并转换为Unsloth所需的格式。
Day 5：预训练模型加载与优化
学习内容：学习如何加载BERT或LLaMA等预训练模型，以及Unsloth的4-bit量化加载技术。
任务：使用Unsloth加载一个4-bit模型，并查看其结构。
Day 6至Day 7：初步实验与复习总结
学习内容：通过使用Unsloth进行简单的微调实验，熟悉其操作流程。同时进行复习与总结，巩固前几日的学习内容。
任务：在Colab上使用Unsloth对一个小模型（如LLaMA-3.2-3B）进行微调实验，并记录实验过程与结果。整理笔记，提出5个后续学习问题。
第2周：微调与参数优化
目标：掌握Unsloth支持的微调技术和参数调整方法。
Day 8：全参数微调与QLoRA对比
学习内容：了解全参数微调与QLoRA（Quantized LoRA）的区别和优劣。
任务：使用Unsloth进行一个QLoRA微调实验，并比较其与全参数微调在显存使用上的差异。
第3周：高级技巧与优化
目标：探索Unsloth的高级功能和最新优化方法。
在学习了基础知识和工具后，本周将重点放在高级技巧和优化方法上，如Prompt Tuning、量化与剪枝、知识蒸馏、混合精度训练、对抗训练以及多任务学习等。每天的学习内容都将围绕这些高级功能展开，通过实践和调试来掌握其使用方法和技巧。
第4周：实战项目与总结规划
目标：通过实际项目应用Unsloth，并规划未来的学习方向。
在最后一周，将进行一个实际的项目实践，应用所学的大模型调优知识和技巧。对整个月的学习进行总结，回顾所学内容，并规划未来的学习方向和目标。通过这个学习计划，希望能够帮助大家掌握大模型调优的基础知识和方法，并熟悉Unsloth等工具的应用。