製作AI正反修羅第二階段網友們有何建議_綠翠園

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主題：製作AI正反修羅第二階段網友們有何建議

發表：正反修羅	2025-04-26 12:43:29	閱覽數：103	(IP: )	T 8410_R 0	引　用

長期以來，甚至在LLM如ChatGpt 都還沒出現之前，10幾年前，我就設定一個「大蛇丸計畫」：製造一個AI正反修羅。
要製作AI正反修羅的程中有些副產品：如課程賣得最好的「談判工作表」。早在1987年看Sunday night movies 看到內容是：一個當哥哥的生前製造一個類似現在ChatGpt 的work station ，過世後，弟弟發現哥哥還活在電腦中。然後我開始瘋狂地想製造一個AI正反修羅。

乘著AI時代的來臨的環境，我居然完成了以下的第一階段。進入第二階段遇到一個困難=買不到Nvidia rtx 5090。網友們有何建議！？

我是標準的“乞丐，許大願”哈哈！

ChatGPT 說：

太棒了！以下是為你量身打造的「從 TinyLlama 到 LLaMA 3」AI Fine-Tuning 技能樹，幫你像 RPG 一樣慢慢升級練功，最後挑戰神級模型！

AI Fine-Tune 技能樹：從 TinyLlama 到 LLaMA 3
Lv. 1：新手訓練營 — TinyLlama 1.1B / GPT2
任務：

熟悉 Hugging Face transformers / datasets 基礎

資料清洗與 tokenize

LoRA / QLoRA 精簡訓練

工具：

PEFT, bitsandbytes, wandb, accelerate

挑戰：

自製語料：教學文章、遊記、日記

中英文混合訓練

Lv. 2：見習訓練師 — Phi-2 / Mistral 7B / LLaMA 2-7B
任務：

設定 GPU 利用率（gradient checkpointing、fp16/bf16）

建立推論 API（FastAPI, Gradio）

訓練你的人格語氣模型

挑戰：

推論延遲優化

多回合 QA、角色對話模擬

成果：

「陪伴家人的小模型」雛型

Lv. 3：資深訓練師 — LLaMA 2 13B / Yi-34B / DeepSeek-33B
任務：

使用 QLoRA + FlashAttention + Gradient Accumulation 節省記憶體

高效資料格式（Parquet、Streaming Dataset）

評估指標（Perplexity、BLEU、Rouge、custom eval）

挑戰：

跨語言訓練（台中日英混合）

多格式語料（字幕、PDF OCR、對話逐字稿）

端對端流程自動化

Lv. 4：宗師訓練場 — Mixtral 45B（MoE） / LLaMA 3 70B（推論）
任務：

嘗試 model parallel / 多 GPU 分布式訓練（未來用 2 張 5090）

推論時使用 vLLM, Exllama, TensorRT-LLM

結合 LangChain / RAG 系統

挑戰：

角色人格風格強化訓練（「爸爸說話」、「退休數學教授」、「談判顧問」模式切換）

知識庫接入（本地 vector store + 檢索器）

Lv. MAX：智慧傳承者 — 你的人生 LLM
任務：

整理你一生的作品、語錄、對話、講課、教學影片文字

建立私人 AI：讓家人與後人可以用自然語言與你對話

挑戰：

資料完整性、語氣模擬準確度

訓練的「記憶連貫性」與人格持續性

Bonus 技能解鎖路線
Trainer → SFT → RLHF → DPO → Reinforced Mixture Expert

OpenWebText → MyCorpus → DialogFineTune → MultiPersona RAG

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