名人說：路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索。—— 屈原《離騷》
創作者：Code_流蘇(CSDN)（一個喜歡古詩詞和編程的Coder??）

目錄

• • 一、微調原理
  • • 1. 什么是大模型微調？
    • 2. 為什么需要微調？
    • 3. 微調的基本流程
    • 4. 微調策略分類
  • 二、LoRA（Low-Rank Adaptation）技術詳解
  • • 1. LoRA的核心思想
    • 2. LoRA的數學原理
    • 3. LoRA的優勢
    • 4. LoRA實際應用場景
  • 三、代碼實踐：使用PEFT和Transformers微調小型LLM
  • • 1. 環境準備
    • 2. 導入依賴庫
    • 3. 準備模型和數據
    • 4. 配置量化和LoRA參數
    • 5. 配置訓練參數并啟動訓練
    • 6. 加載并使用微調后的模型
  • 四、微調模型的評估與優化
  • • 1. 評估指標選擇
    • 2. 評估代碼示例
    • 3. 常見優化策略
  • 五、微調模型應用案例
  • • 1. 醫療診斷助手
    • 2. 企業知識庫問答系統
    • 3. 代碼助手定制化
  • 六、未來發展趨勢
  • 七、總結與實踐建議
  • • 實踐建議：

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一、微調原理

在我們的AI旅程中，學習了大語言模型（LLM