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目录

1.微调原理

2.如何微调

3.微调实践

3.1.微调数据集

3.2.微调代码

3.3.微调训练

3.4.推理

4.如何选择模型

5.如何确定模型需要哪种训练

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       微调就是在预训练好的大型语言模型（如GPT、LLaMA、BERT等）基础上，使用特定任务或领域的数据进行二次训练，使模型适应具体需求的技术。类似“在通用知识基础上学习专项技能”。例如，一个学过各科知识的大学生，通过针对性训练成为医生或律师。微调是连接通用大模型与垂直应用的桥梁，通过“小数据+轻训练”即可解锁专业能力，已成为AI落地的核心技术。其核心逻辑是：用最小的调整代价，实现最大的任务收益。

1.微调原理

1. 通俗版解释：大模型微调就像"学霸补课"

• 预训练模型：一个读过万卷书的学霸（比如背完整本百科全书）。

• 微调：给学霸补课，让他专攻某一科（比如3天突击考研数学）。

• 关键点：补课时只用少量习题（微调数据），