AI时代：码农的涅盘重生 第423章 第一期线下班(第2页/共4页)


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测模型——我有个想法。

    什么想法？

    我在仓库做了十年。仓库里最大的问题是库存——有些货堆了半年卖不出去，有些货三天就卖完了来不及补。老板每次订货都是凭经验——觉得什么好卖就多订，觉得什么不好卖就少订。结果就是——好卖的断货，不好卖的积压。

    你想说什么？

    我想说——你那个模型，能不能用在仓库管理上？不是预测销售额，是预测库存需求。根据过去的出库数据，预测未来一个月每种货需要多少。这样老板订货的时候就有依据了——不是凭经验，是凭数据。

    林晨看着老马。老马说不是凭经验，是凭数据的时候，眼睛是亮的。他不是在问一个技术问题，他是在想怎么用AI解决他做了十年的仓库管理问题。他做了十年仓管，他知道仓库里最大的痛点是什么。现在他学了AI，他开始想——能不能用AI解决这个痛点。

    林晨说，而且比你想象的简单。销售额预测和库存需求预测，本质上是同一个问题——根据历史数据预测未来。你把销售额出库量天气季节节假日促销活动。模型不用变，变的是数据。

    老马愣了一下。这么简单？

    思路简单。但做起来不简单——数据要收集、特征要设计、模型要调优。但思路是对的。你回去之后，可以试着做一个demo——用你以前在仓库里的数据，训练一个库存需求预测模型。做出来了，我帮你看。

    老马点了一下头。他转身要走，又停住了。

    林老师。

    我四十三岁了。学了三个星期的Python，连面向对象都还没搞明白。你觉得我能做出来吗？

    林晨看着老马。老马的脸上有很深的皱纹——不是年纪大了才有的，是在仓库里搬了十年货搬出来的。他的手很粗糙——手指上有搬货磨出来的茧，指甲缝里有洗不掉的油污。他四十三岁，做了十年仓管，被裁了，来学AI。他连面向对象都还没搞明白，但他已经在想怎么用AI解决仓库管理的问题了。

    你能。林晨说，因为你有一个别人没有的东西——你懂业务。你做了十年仓管，你知道仓库里最大的痛点是什么。AI工程师可以帮你写代码，但他们不知道仓库里有什么痛点。你知道。这就是你的优势。

    老马沉默了几秒。然后他点了一下头，转身走了。他的背影在走廊里越来越小，但他的脚步很稳——不是那种我一定要成功的稳，是那种我知道我要做什么的稳。

    第四周，林晨又讲了一堂课——大模型应用实战。

    这门课本该由吴敏讲，但林晨把它拿过来了。不是不信任吴敏——吴敏的NLP课讲得非常好。是大模型这个方向太新了，新到每个月都有新的突破。林晨想亲自讲——因为他自己也在学，在用的过程中学。他想把最新的东西教给学员，而不是教三个月前的东西。

    今天讲大模型。林晨站在讲台上。大模型是2023年之后AI领域最大的变革。ChatGPT、文心一言、通义千问——这些你们应该都听过。但今天不讲怎么用大模型——怎么用ChatGPT写文案，怎么用文心一言写代码。那些你们自己就会。今天讲怎么训练大模型——怎么在垂直领域做微调。

    他在电子屏幕上打开了一个Colab笔记本。

    我们以金融领域为例。假设你有一家证券公司，每天要分析几百份研报。研报很长——一份研报几十页，分析师看完要半小时。能不能用大模型自动分析研报？能。但通用大模型不懂金融术语——它不知道MACD金叉是什么意思，不知道头肩顶是什么形态。所以需要微调——用金融领域的数据，在通用大模型的基础上做二次训练。

    他打开了一个数据集——一万份金融研报，每份都标注了关键信息：公司名称、行业、评级、目标价、核心观点。

    这个数据集是我自己做的。去年我用爬虫爬了公开的研报数据，然后让实习生标注。标了一万份，花了三个月。数据质量是微调的关键——垃圾数据训练出垃圾模型。

    他开始写代码。用LLaMA的开源权重做基座模型，用LoRA做高效微调——不需要训练整个模型，只需要训练一小部分参数。训练过程在云GPU上跑，大概需要两个小时。

    训练需要两个小时。我们不等了——我直接给大家看训练好的模型。

    他加载了微调好的模型，输入了一份研报的文本。模型在十秒钟内输出了分析结果——公司名称、行业、评级、目标价、核心观点。每一项都准确无误。

    这个模型现在在晨枫的投资系统里跑。每天早上，它自动分析最新的研报，把关键信息提取出来，供投资决策参考。它不能替代分析师——但它能把分析师从读研报这件事里解放出来，让分析师去做更有价值的事。

    台下有人举手。林老师，微调一个大模型需要多少成本？

    看你微调多大的模型。LLaMA-7B——七十亿参数——用LoRA微调，一块A100显卡，大概两百块
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